卷积神经网络迁移学习：原理与实践指南

引言

        在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)已经在计算机视觉任务中取得了巨大成功。然而，从头开始训练一个高性能的CNN模型需要大量标注数据和计算资源。迁移学习(Transfer Learning)技术为我们提供了一种高效解决方案，它能够将预训练模型的知识迁移到新任务中，显著减少训练时间和数据需求。本文将全面介绍CNN迁移学习的原理、优势及实践方法。

1、内容

      迁移学习是指利用已经训练好的模型，在新的任务上进行微调。迁移学习可以加快模型训练速度，提高模型性能，并且在数据稀缺的情况下也能很好地工作

2、步骤

1、选择预训练的模型和适当的层：通常，我们会选择在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型，如VGG、ResNet等。然后，根据新数据集的特点，选择需要微调的模型层。对于低级特征的任务（如边缘检测），最好使用浅层模型的层，而对于高级特征的任务（如分类），则应选择更深层次的模型。

2、冻结预训练模型的参数：保持预训练模型的权重不变，只训练新增加的层或者微调一些层，避免因为在数据集中过拟合导致预训练模型过度拟合。

3、在新数据集上训练新增加的层：在冻结预训练模型的参数情况下，训练新增加的层。这样，可以使新模型适应新的任务，从而获得更高的性能。

4、微调预训练模型的层：在新层上进行训练后，可以解冻一些已经训练过的层，并且将它们作为微调的目标。这样做可以提高模型在新数据集上的性能。

5、评估和测试：在训练完成之后，使用测试集对模型进行评估。如果模型的性能仍然不够好，可以尝试调整超参数或者更改微调层。

Resnet网络：

原理：

       卷积神经网络都是通过卷积层和池化层的叠加组成的。 在实际的试验中发现，随着卷积层和池化层的叠加，学习效果不会逐渐变好，反而出现2个问题：

1、梯度消失和梯度爆炸

梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时，网络越深，梯度越趋近于0

梯度爆炸：若每一层的误差梯度大于1，反向传播时，网络越深，梯度越来越大

2、退化问题

       为了解决梯度消失或梯度爆炸问题，论文提出通过数据的预处理以及在网络中使用 BN（Batch Normalization）层来解决。

      为了解决深层网络中的退化问题，可以人为地让神经网络某些层跳过下一层神经元的连接，隔层相连，弱化每层之间的强联系。这种神经网络被称为 残差网络 (ResNets)。

1、18层resnet结构：

2、BN（Batch Normalization）

实例

1、导入相关的库

import torch
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset  #数据包管理工具，打包数据,
from torchvision import transforms
from torch import nn
import torchvision.models as models
from PIL import Image
import numpy as np

2、调取模型并冻结参数

#不再需要自己来搭建模型了。预训练的文件也加载进去了。
# 将resnet18模型迁移到食物分类项目中.#残差网络是固定的网络结构，不需要你自己来类定义了。
resnet_model=models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT)
#weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT表示使用在 ImageNet 数据集上预先训练好的权重
for param in resnet_model.parameters():print(param)param.requires_grad=False      #冻结
#模型所有参数(即权重和偏差)的requires_grad属性设置为False，从而冻结所有模型参数，

详细说明：

1. models.resnet18()加载ResNet18架构

2. weights=models.ResNet18_Weights.DEFAULT指定使用官方预训练权重

3. 遍历所有参数并冻结

3、对网络模型进行微调

in_features=resnet_model.fc.in_features    #获取模型原输入的特征个数
resnet_model.fc=nn.Linear(in_features,20)  #创建一个全连接层

4、保存需要训练的参数

params_to_update=[]    #保存需要训练的参数，仅仅包含全连接层的参数
for param in resnet_model.parameters():if param.requires_grad==True:params_to_update.append(param)

5、数据预处理

data_transforms={
'train':
transforms.Compose([transforms.Resize([300, 300]),transforms.RandomRotation(45),  # 随机旋转，-45到45度之间随机选transforms.CenterCrop(224),  # 从中心开始裁剪[256,256]transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),  # 随机水平翻转 选择一个概率概率transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),  # 随机垂直翻转# transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.1, saturation=0.1, hue=0.1),transforms.RandomGrayscale(p=0.1),  # 概率转换成灰度率，3通道就是R=G=Btransforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
]),
'valid':
transforms.Compose([transforms.Resize([224,224]),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
}

数据预处理包括：

• 训练集使用多种数据增强（随机旋转、水平翻转等）

• 验证集只进行简单的resize和归一化

• 归一化参数使用ImageNet的均值和标准差

6、自定义数据集的类

class food_dataset(Dataset):def __init__(self,file_path,transform=None):self.file_path=file_pathself.imgs=[]self.labels=[]self.transform=transformwith open(self.file_path) as f:samples=[x.strip().split(' ') for x in f.readlines()]for img_path,label in samples:self.imgs.append(img_path)self.labels.append(label)def __len__(self):return len(self.imgs)def __getitem__(self, idx):image=Image.open(self.imgs[idx])if self.transform:image=self.transform(image)label = self.labels[idx]label = torch.from_numpy(np.array(label,dtype=np.int64))return image,label

这个自定义Dataset类：

1. 从文本文件读取图像路径和标签

2. 实现__len__和__getitem__方法，供DataLoader使用

3. 应用指定的transform处理图像

7、数据加载器准备

# 创建训练集和测试集实例
training_data = food_dataset(file_path='trainda.txt', transform=data_transforms['train'])
test_data = food_dataset(file_path='testda.txt', transform=data_transforms['valid'])# 创建数据加载器
train_dataloader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True)

数据加载器提供：

• 批量加载功能（batch_size=64）

• 训练数据随机打乱（shuffle=True）

• 多线程数据预读取

8、训练和测试流程

def train(dataloader,model,loss_fn,optimizer):model.train()   #告诉模型，我要开始训练，模型中w进行随机化操作，已经更新w。在训练过程中，w会被修改的
#pytorch提供2种方式来切换训练和测试的模式，分别是:model.train()和 model.eval()。
#一般用法是:在训练开始之前写上model.trian()，在测试时写上 model.eval()for X,y in dataloader:       #其中batch为每一个数据的编号X,y=X.to(device),y.to(device)    #把训练数据集和标签传入cpu或GPUpred=model.forward(X)    #.forward可以被省略，父类中已经对次功能进行了设置。自动初始化loss=loss_fn(pred,y)     #通过交叉熵损失函数计算损失值loss# Backpropagation 进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络optimizer.zero_grad()    #梯度值清零loss.backward()          #反向传播计算得到每个参数的梯度值woptimizer.step()         #根据梯度更新网络w参数best_acc=0
def test(dataloader, model, loss_fn):global best_accsize = len(dataloader.dataset)num_batches = len(dataloader)model.eval()test_loss, correct = 0, 0with torch.no_grad():for X, y in dataloader:X, y = X.to(device), y.to(device)pred = model.forward(X)test_loss += loss_fn(pred, y).item()correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()test_loss /= num_batchescorrect /= size

9、循环训练

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失
optimizer = torch.optim.Adam(params_to_update, lr=0.001)  # Adam优化器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.5)  # 学习率调度# 训练10个epoch
epoch = 10
for i in range(epoch):print(f"Epoch {i + 1}")train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)  # 训练scheduler.step()  # 更新学习率test(test_dataloader, model, loss_fn)  # 测试print('Best accuracy:', best_acc)  # 打印最佳准确率

主循环流程：

1. 定义损失函数和优化器

2. 设置学习率调度器（每5个epoch学习率减半）

3. 进行10轮训练和测试

4. 打印最终最佳准确率

结果展示：