【Keras】重用预训练层

重用预训练层

• 找到一个现有的与要解决的任务相似的神经网络，重用该网络的较低层，此技术称为迁移学习。一般而言，当输入具有类似的低级特征时，迁移学习最有效。

用Keras进行迁移学习

• 假设Fashion MNIST数据集上仅包含8个类别（出来凉鞋和衬衫之外的所有类别），有人在该数据集上建立并训练了Keras模型，称为模型A。你现在要处理另一项任务：训练一个二元分类器（正=衬衫，负=凉鞋）。数据集非常小，只有200张带标签的图像。
• 首先加载模型A，并基于该模型创建一个新模型。我们重用除输出层之外的所有层：

model_A = keras.models.load_model("my_model_A.h5")
model_B_on_A = keras.models.Sequential(model_A.layers[:-1])
model_B_on_A.add(keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"))
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• 注意：model_A 和 model_B_on_A 现在共享一些层。当训练 model_B_on_A 时，也会影响 model_A。避免这种情况，需要在重用 model_A 的层之前对其进行克隆。然后复制其权重。

model_A_clone = keras.models.clone_model(model_A)
model_A_clone.set_weights(model_A.get_weights())
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• 在前几个轮次时冻结重用的权重，给新层一些时间来学习合理的权重。

for layer in model_B_on_A.layers[:-1]:
    layer.trainable = False

model_B_on_A.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="sgd",
                    metrics=["accuracy"])
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• 冻结或解冻层之后，总是要编译模型。训练模型几个轮次，然后解冻重用的层（这需要再次编译模型），并继续进行训练来微调任务B的重用层。解冻重用层后，降低学习率，可以避免损坏重用的权重：

history = model_B_on_A.fit(X_train_B, y_train_B, epochs=4,
                          validation_data=(X_valid_B, y_valid_B))

for layer in model_B_on_A.layers[:-1]:
    layer.trainable = True
    
optimizer = keras.optimizers.SGD(lr=1e-4) # the default lr is 1e-2
model_B_on_A.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=optimizer,
                    metrics=["accuracy"])
history = model_B_on_A,fit(X_train_B, y_train_B, epochs=16,
                          validation_data=(X_valid_B, y_valid_B))
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• 迁移学习在小型密集型网络中不能很好工作，最适合使用在深度卷积神经网络，该神经网络倾向于学习更为通用的特征检测器。

辅助任务的预训练

• 如果没有太多标记的训练数据，最后一个选择是在辅助任务上训练第一个神经网络，这个辅助任务中你可以轻松得为其获得或生成标记的训练数据，然后对实际任务重用该网络的较低层。第一个神经网络将学习特征检测器，第二个神经网络可能会重用这些特征检测器。
• 例如，如果你要构建一个识别人脸的系统，每个人只有几张照片，不足以训练一个好的分类器。但是，可以在网络上收集很多随机人物的图片，然后训练第一个神经网络来检测两个不同的图片是否是同一个人。这样的网络将会学习到很好的人脸特征检测器。
• 自我监督学习是指从数据本身自动生成标签，然后使用有监督学习技术在所得到的“标签”数据集上训练模型。属于无监督学习的一种形式。