什么是迁移学习，它在机器学习中有什么应用？代码举例讲解

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,它的思想是:利用已学会的知识来学习新的任务,从而提高学习效率和性能。

迁移学习在机器学习中的主要应用是:

1. 图像分类:使用预训练的CNN模型(如VGG、ResNet)作为特征提取器,然后添加新的全连接层用于新的分类任务。可以大大减少所需训练数据量。
2. 目标检测:使用预训练的分类模型作为特征提取器,然后添加目标检测分支用于检测任务。可以大大减少训练时间。
3. 语义分割:使用预训练的分类模型作为特征提取器,然后添加上采样分支用于像素级分类。可以大大减少训练时间。
4. 机器翻译:使用预训练的语言模型作为词嵌入器和编码器,然后添加解码器用于翻译任务。可以大大减少训练时间,并提高翻译质量。
5. 问答系统:使用预训练的语言模型获得词嵌入和上下文编码,然后添加问答逻辑用于问答任务。可以大大减少训练数据需求。

迁移学习的主要步骤是:

1. 选择合适的预训练模型:如VGG、ResNet、BERT、GPT等。
2. 冻结预训练模型的一部分层:保留特征提取层,不更新权重。
3. 在预训练模型上添加新层:如全连接层、上采样层、解码层等。
4. 联合训练添加的新层,微调整个网络。
5. 根据任务丢弃预训练模型的一部分输出,如imageNet分类输出。

代码示例:

python
# 使用VGG16进行图像分类迁移学习
vgg16 = VGG16(include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
vgg16.trainable = False   

model = Sequential([
  vgg16,
  Flatten(),
  Dense(1024, activation='relu'),
  Dense(6, activation='softmax') 
])  

model.compile(loss='categorical_crossentropy', 
              optimizer=SGD(lr=0.0001, momentum=0.9), 
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型              
model.fit(train_data, train_labels,  
          epochs=10, batch_size=32, 
          validation_split=0.2)