導(dǎo)讀

使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)通過(guò)遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。

如果你試過(guò)構(gòu)建高精度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但還沒(méi)有試過(guò)遷移學(xué)習(xí)，這篇文章將改變你的生活。至少，對(duì)我來(lái)說(shuō)是的。

我們大多數(shù)人已經(jīng)嘗試過(guò)，通過(guò)幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)教程來(lái)掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。這些教程非常有助于了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GANs和自編碼器。但是這些教程的主要功能是為你在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)做準(zhǔn)備。

現(xiàn)在，如果你計(jì)劃建立一個(gè)利用深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，你要么(i)有一個(gè)非常大的預(yù)算用于培訓(xùn)優(yōu)秀的人工智能研究人員，或者(ii)可以從遷移學(xué)習(xí)中受益。

什么是遷移學(xué)習(xí)？

遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的一個(gè)分支，其目的是將從一個(gè)任務(wù)(源任務(wù))中獲得的知識(shí)應(yīng)用到一個(gè)不同但相似的任務(wù)(目標(biāo)任務(wù))中。

例如，在學(xué)習(xí)對(duì)維基百科文本進(jìn)行分類時(shí)獲得的知識(shí)可以用于解決法律文本分類問(wèn)題。另一個(gè)例子是利用在學(xué)習(xí)對(duì)汽車進(jìn)行分類時(shí)獲得的知識(shí)來(lái)識(shí)別天空中的鳥(niǎo)類。這些樣本之間存在關(guān)聯(lián)。我們沒(méi)有在鳥(niǎo)類檢測(cè)上使用文本分類模型。

遷移學(xué)習(xí)是指從相關(guān)的已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)的任務(wù)中遷移知識(shí)，從而對(duì)新的任務(wù)中的學(xué)習(xí)進(jìn)行改進(jìn)

總而言之，遷移學(xué)習(xí)是一個(gè)讓你不必重復(fù)發(fā)明輪子的領(lǐng)域，并幫助你在很短的時(shí)間內(nèi)構(gòu)建AI應(yīng)用。

遷移學(xué)習(xí)的歷史

為了展示遷移學(xué)習(xí)的力量，我們可以引用Andrew Ng的話：

遷移學(xué)習(xí)將是繼監(jiān)督學(xué)習(xí)之后機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)成功的下一個(gè)驅(qū)動(dòng)因素

遷移學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到1993年。Lorien Pratt的論文“Discriminability-Based Transfer between Neural Networks”打開(kāi)了潘多拉的盒子，向世界介紹了遷移學(xué)習(xí)的潛力。1997年7月，“Machine Learning”雜志發(fā)表了一篇遷移學(xué)習(xí)論文專刊。隨著該領(lǐng)域的深入，諸如多任務(wù)學(xué)習(xí)等相鄰主題也被納入遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域?！癓earning to Learn”是這一領(lǐng)域的先驅(qū)書(shū)籍之一。如今，遷移學(xué)習(xí)是科技企業(yè)家構(gòu)建新的人工智能解決方案、研究人員推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)前沿的強(qiáng)大源泉。

遷移學(xué)習(xí)是如何工作的？

實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)有三個(gè)要求：

由第三方開(kāi)發(fā)開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練模型

重用模型

對(duì)問(wèn)題進(jìn)行微調(diào)

開(kāi)發(fā)開(kāi)源預(yù)訓(xùn)練模型

預(yù)訓(xùn)練的模型是由其他人創(chuàng)建和訓(xùn)練來(lái)解決與我們類似的問(wèn)題的模型。在實(shí)踐中，幾乎總是有人是科技巨頭或一群明星研究人員。他們通常選擇一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)集作為他們的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，比如ImageNet或Wikipedia Corpus。然后，他們創(chuàng)建一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(例如，VGG19有143,667,240個(gè)參數(shù))來(lái)解決一個(gè)特定的問(wèn)題(例如，這個(gè)問(wèn)題用VGG19做圖像分類。)當(dāng)然，這個(gè)預(yù)先訓(xùn)練過(guò)的模型必須公開(kāi)，這樣我們就可以利用這些模型并重新使用它們。

重用模型

在我們掌握了這些預(yù)先訓(xùn)練好的模型之后，我們重新定位學(xué)習(xí)到的知識(shí)，包括層、特征、權(quán)重和偏差。有幾種方法可以將預(yù)先訓(xùn)練好的模型加載到我們的環(huán)境中。最后，它只是一個(gè)包含相關(guān)信息的文件/文件夾。然而，深度學(xué)習(xí)庫(kù)已經(jīng)托管了許多這些預(yù)先訓(xùn)練過(guò)的模型，這使得它們更容易訪問(wèn)：

TensorFlow Hub

Keras Applications

PyTorch Hub

你可以使用上面的一個(gè)源來(lái)加載經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型。它通常會(huì)有所有的層和權(quán)重，你可以根據(jù)你的意愿調(diào)整網(wǎng)絡(luò)。

對(duì)問(wèn)題進(jìn)行微調(diào)

現(xiàn)在的模型也許能解決我們的問(wèn)題。對(duì)預(yù)先訓(xùn)練好的模型進(jìn)行微調(diào)通常更好，原因有兩個(gè)：

這樣我們可以達(dá)到更高的精度。

我們的微調(diào)模型可以產(chǎn)生正確的格式的輸出。

一般來(lái)說(shuō)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，底層和中層通常代表一般的特征，而頂層則代表特定問(wèn)題的特征。由于我們的新問(wèn)題與原來(lái)的問(wèn)題不同，我們傾向于刪除頂層。通過(guò)為我們的問(wèn)題添加特定的層，我們可以達(dá)到更高的精度。

在刪除頂層之后，我們需要放置自己的層，這樣我們就可以得到我們想要的輸出。例如，使用ImageNet訓(xùn)練的模型可以分類多達(dá)1000個(gè)對(duì)象。如果我們?cè)噲D對(duì)手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行分類(例如，MNIST classification)，那么最后得到一個(gè)只有10個(gè)神經(jīng)元的層可能會(huì)更好。

在我們將自定義層添加到預(yù)先訓(xùn)練好的模型之后，我們可以用特殊的損失函數(shù)和優(yōu)化器來(lái)配置它，并通過(guò)額外的訓(xùn)練進(jìn)行微調(diào)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的4個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型

這里有四個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，可以用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，如圖像生成、神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換、圖像分類、圖像描述、異常檢測(cè)等：

VGG19

Inceptionv3 (GoogLeNet)

ResNet50

EfficientNet

讓我們一個(gè)一個(gè)地深入研究。

VGG-19

VGG是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度為19層。它是由牛津大學(xué)的Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年構(gòu)建和訓(xùn)練的，論文為：Very Deep Convolutional Networks for large Image Recognition。VGG-19網(wǎng)絡(luò)還使用ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)中的100多萬(wàn)張圖像進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)然，你可以使用ImageNet訓(xùn)練過(guò)的權(quán)重導(dǎo)入模型。這個(gè)預(yù)先訓(xùn)練過(guò)的網(wǎng)絡(luò)可以分類多達(dá)1000個(gè)物體。對(duì)224x224像素的彩色圖像進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。以下是關(guān)于其大小和性能的簡(jiǎn)要信息：

大小：549 MB

Top-1 準(zhǔn)確率：71.3%

Top-5 準(zhǔn)確率：90.0%

參數(shù)個(gè)數(shù)：143,667,240

深度：26

Inceptionv3 (GoogLeNet)

Inceptionv3是一個(gè)深度為50層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是由谷歌構(gòu)建和訓(xùn)練的，你可以查看這篇論文：“Going deep with convolutions”。預(yù)訓(xùn)練好的帶有ImageNet權(quán)重的Inceptionv3可以分類多達(dá)1000個(gè)對(duì)象。該網(wǎng)絡(luò)的圖像輸入大小為299x299像素，大于VGG19網(wǎng)絡(luò)。VGG19是2014年ImageNet競(jìng)賽的亞軍，而Inception是冠軍。以下是對(duì)Inceptionv3特性的簡(jiǎn)要總結(jié)：

尺寸：92 MB

Top-1 準(zhǔn)確率：77.9%

Top-5 準(zhǔn)確率：93.7%

參數(shù)數(shù)量：23,851,784

深度：159

ResNet50 (Residual Network)

ResNet50是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度為50層。它是由微軟于2015年建立和訓(xùn)練的，論文：[Deep Residual Learning for Image Recognition](http://deep Residual Learning for Image Recognition /)。該模型對(duì)ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)中的100多萬(wàn)張圖像進(jìn)行了訓(xùn)練。與VGG-19一樣，它可以分類多達(dá)1000個(gè)對(duì)象，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是224x224像素的彩色圖像。以下是關(guān)于其大小和性能的簡(jiǎn)要信息：

尺寸：98 MB

Top-1 準(zhǔn)確率：74.9%

Top-5 準(zhǔn)確率：92.1%

參數(shù)數(shù)量：25,636,712

如果你比較ResNet50和VGG19，你會(huì)發(fā)現(xiàn)ResNet50實(shí)際上比VGG19性能更好，盡管它的復(fù)雜性更低。你也可以使用更新的版本，如ResNet101，ResNet152，ResNet50V2，ResNet101V2，ResNet152V2。

EfficientNet

EfficientNet是一種最先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由谷歌在2019年的論文“efficient entnet: Rethinking Model Scaling for convolutional neural Networks”中訓(xùn)練并發(fā)布。EfficientNet有8種可選實(shí)現(xiàn)(B0到B7)，甚至最簡(jiǎn)單的EfficientNet B0也是非常出色的。通過(guò)530萬(wàn)個(gè)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了77.1%的最高精度性能。

EfficientNetB0的特性簡(jiǎn)要介紹如下：

尺寸：29 MB

Top-1 準(zhǔn)確率：77.1%

Top-5 準(zhǔn)確率：93.3%

參數(shù)數(shù)量：~5,300,000

深度：159

其他的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的預(yù)訓(xùn)練模型

我們列出了四種最先進(jìn)的獲獎(jiǎng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然而，還有幾十種其他模型可供遷移學(xué)習(xí)使用。下面是對(duì)這些模型的基準(zhǔn)分析，這些模型都可以在Keras Applications中獲得。

總結(jié)

在一個(gè)我們可以很容易地獲得最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的世界里，試圖用有限的資源建立你自己的模型就像是在重復(fù)發(fā)明輪子，是毫無(wú)意義的。

相反，嘗試使用這些訓(xùn)練模型，在上面添加一些新的層，考慮你的特殊計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，然后訓(xùn)練。其結(jié)果將比你從頭構(gòu)建的模型更成功。

審核編輯：劉清