深度学习_微调

目标

微调的原理
利用微调模型来完成图像的分类任务

微调的原理

微调（Fine-tuning）是一种在深度学习中广泛应用的技术，特别是在预训练模型（Pretrained-Models）的基础上进行定制化训练的过程。微调的基本原理和步骤如下：

预训练阶段：
- 微调通常始于一个已经在大规模数据集上预训练过的模型，例如预训练的神经网络模型（如BERT、GPT系列、Vision Transformer等）。
- 预训练模型在诸如自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）等任务上进行了自我监督学习或有监督学习，从而习得了大量的通用特征表示。
适应新任务：
- 当需要解决与预训练任务相关的但更加具体的新任务时，就可以利用微调技术。
- 对于NLP任务，可能是训练模型去回答问题、生成文本或者分类；对于CV任务，可能是对特定种类的物体进行识别或定位。
模型结构调整：
- 根据新任务的需求，可能需要对预训练模型的部分或全部层进行微调。
- 通常在迁移学习中，预训练模型的底层可以捕获非常通用的特征，因此通常会被保留并微调，而顶层（尤其是分类层）会替换为新的、与新任务适配的输出层。
参数更新：
- 微调过程中，模型在新任务的数据集上重新开始训练，不过并非从随机初始化参数开始，而是从预训练模型的参数开始。
- 学习率通常会设置得相对较低，以免破坏预训练模型学到的良好特征表示。
- 其他优化参数（如权重衰减、批归一化层的状态等）也可能根据新任务的特点进行调整。
学习过程：
- 在目标数据集上训练模型时，不仅会更新新增的输出层参数，也会对预训练模型的某些层参数进行微调，使其更好地适应新任务的数据分布和特征。
- 由于预训练模型已经具备良好的初始化，因此在相对较小的数据集上进行微调时，模型往往能够更快收敛到较好的解。

总结起来，微调的原理是利用预训练模型中的已学知识作为初始状态，通过对新任务数据的训练，对模型参数进行针对性的更新和优化，从而使模型能够适应新的应用场景。相较于从头训练，微调大大减少了所需的训练时间和数据量，提高了模型在特定任务上的性能和泛化能力。

1.微调

如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。另外一种解决办法是应用迁移学习（transfer learning），将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如，虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关，但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征，从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。这些类似的特征对于识别椅子也可能同样有效。

微调由以下4步构成。

在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。
创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。
为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。
在目标数据集（如椅子数据集）上训练目标模型。我们将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。

当目标数据集远小于源数据集时，微调有助于提升模型的泛化能力。

2.热狗识别

接下来我们来实践一个具体的例子：热狗识别。将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张热狗或者其他事物的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。

首先，导入实验所需的工具包。

import tensorflow as tf
import numpy as np

2.1 获取数据集

我们首先将数据集放在路径hotdog/data之下:

每个类别文件夹里面是图像文件。

上一节中我们介绍了ImageDataGenerator进行图像增强，我们可以通过以下方法读取图像文件，该方法以文件夹路径为参数,生成经过图像增强后的结果，并产生batch数据：

flow_from_directory(self, directory,
                            target_size=(256, 256), color_mode='rgb',
                            classes=None, class_mode='categorical',
                            batch_size=32, shuffle=True, seed=None,
                            save_to_dir=None）

主要参数：

directory: 目标文件夹路径，对于每一个类对应一个子文件夹，该子文件夹中任何JPG、PNG、BNP、PPM的图片都可以读取。
target_size: 默认为(256, 256)，图像将被resize成该尺寸。
batch_size: batch数据的大小，默认32。
shuffle: 是否打乱数据，默认为True。

我们创建两个tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator实例来分别读取训练数据集和测试数据集中的所有图像文件。将训练集图片全部处理为高和宽均为224像素的输入。此外，我们对RGB（红、绿、蓝）三个颜色通道的数值做标准化。

# 获取数据集
import pathlib
train_dir = 'transferdata/train'
test_dir = 'transferdata/test'
# 获取训练集数据
train_dir = pathlib.Path(train_dir)
train_count = len(list(train_dir.glob('*/*.jpg')))
# 获取测试集数据
test_dir = pathlib.Path(test_dir)
test_count = len(list(test_dir.glob('*/*.jpg')))
# 创建imageDataGenerator进行图像处理
image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 设置参数
BATCH_SIZE = 32
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224
# 获取训练数据
train_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(train_dir),
                                                    batch_size=BATCH_SIZE,
                                                    target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
                                                    shuffle=True)
# 获取测试数据
test_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(test_dir),
                                                    batch_size=BATCH_SIZE,
                                                    target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
                                                    shuffle=True)

下面我们随机取1个batch的图片然后绘制出来。

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示图像
def show_batch(image_batch, label_batch):
    plt.figure(figsize=(10,10))
    for n in range(15):
        ax = plt.subplot(5,5,n+1)
        plt.imshow(image_batch[n]）
        plt.axis('off')
# 随机选择一个batch的图像        
image_batch, label_batch = next(train_data_gen)
# 图像显示
show_batch(image_batch, label_batch)

2.2 模型构建与训练

我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-50作为源模型。这里指定weights='imagenet'来自动下载并加载预训练的模型参数。在第一次使用时需要联网下载模型参数。

Keras应用程序（keras.applications）是具有预先训练权值的固定架构，该类封装了很多重量级的网络架构，如下图所示：

实现时实例化模型架构：

tf.keras.applications.ResNet50(
    include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None,
    pooling=None, classes=1000, **kwargs
)

主要参数：

include_top: 是否包括顶层的全连接层。
weights: None 代表随机初始化， 'imagenet' 代表加载在 ImageNet 上预训练的权值。
input_shape: 可选，输入尺寸元组，仅当 include_top=False 时有效，否则输入形状必须是 (224, 224, 3)（channels_last 格式）或 (3, 224, 224)（channels_first 格式）。它必须为 3 个输入通道，且宽高必须不小于 32，比如 (200, 200, 3) 是一个合法的输入尺寸。

在该案例中我们使用resNet50预训练模型构建模型：

# 加载预训练模型
ResNet50 = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', input_shape=(224,224,3))
# 设置所有层不可训练
for layer in ResNet50.layers:
    layer.trainable = False
# 设置模型
net = tf.keras.models.Sequential()
# 预训练模型
net.add(ResNet50)
# 展开
net.add(tf.keras.layers.Flatten())
# 二分类的全连接层
net.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))

接下来我们使用之前定义好的ImageGenerator将训练集图片送入ResNet50进行训练。

# 模型编译：指定优化器，损失函数和评价指标
net.compile(optimizer='adam',
            loss='categorical_crossentropy',
            metrics=['accuracy'])
# 模型训练：指定数据，每一个epoch中只运行10个迭代，指定验证数据集
history = net.fit(
                    train_data_gen,
                    steps_per_epoch=10,
                    epochs=3,
                    validation_data=test_data_gen,
                    validation_steps=10
                    )

Epoch 1/3
10/10 [==============================] - 28s 3s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.5031 - val_loss: 0.6930 - val_accuracy: 0.5094
Epoch 2/3
10/10 [==============================] - 29s 3s/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.5094 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.4812
Epoch 3/3
10/10 [==============================] - 31s 3s/step - loss: 0.6935 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.4875