导读

利用当前最先进的预训练模型，通过迁移学习来解决现实中的计算机视觉问题——这听起来似乎有些遥远？事实上，如果你曾经尝试构建高精度的机器学习模型，却尚未深入了解迁移学习，那么这篇文章很可能会为你带来全新的思路。至少，对我而言，确实如此。

许多人在学习机器学习的过程中，都曾跟随教程接触过神经网络的基础知识。从循环神经网络、卷积神经网络，到生成对抗网络（GANs）、自编码器……这些核心概念，教程中通常会讲解得十分清晰。然而，问题在于，这些教程更多是帮助你打好理论基础，以便你能够在真实场景中真正落地实践。当你打算构建一个基于深度学习的AI系统时，通常只有两条路可选择：要么拥有充足的预算，雇佣顶尖的AI研究员；要么，就充分利用迁移学习这一强大工具。

什么是迁移学习？

迁移学习是机器学习和人工智能领域的一个重要分支，其核心理念非常直接：将从一个任务（源任务）中学习到的知识，迁移到另一个不同但彼此相关的任务（目标任务）上。

举个例子，如果你学会了如何对维基百科的文本进行分类，那么这项技能就可以用来解决法律文本的分类问题。再比如，你掌握了识别汽车的能力，那么这种能力同样可以迁移到识别天空中的鸟类上。当然，这些任务之间必须存在一定的关联性，你不能指望用文本分类模型去完成鸟类检测的工作。

简单来说，迁移学习就是从已经学过的相关任务中，提取并迁移知识，以辅助新任务的学习过程。这就像你不需要每次都重新发明轮子，借助迁移学习，你可以在极短的时间内搭建起一个可用的AI应用。

迁移学习的历史

谈到迁移学习的潜力，不妨引用一下吴恩达（Andrew Ng）的经典观点：“迁移学习将成为继监督学习之后，机器学习在商业应用中的下一个重要推动力。”

迁移学习的研究历史可以追溯到1993年。Lorien Pratt的论文《Discriminability-Based Transfer between Neural Networks》打开了潘多拉的盒子，让世界首次见识到迁移学习的巨大潜力。到了1997年7月，《Machine Learning》杂志还专门出版了一期迁移学习的特刊。随着该领域的不断深入，像多任务学习等相关的主题也被纳入研究范围。《Learning to Learn》这本书，被认为是该领域的奠基之作。如今，迁移学习已经成为科技创业者构建新AI解决方案、研究者推动机器学习前沿发展的强大引擎。

迁移学习是如何工作的？

要实现迁移学习，通常需要满足三个基本条件：

• 有第三方开发的开源预训练模型
• 能够重用这些模型
• 针对具体问题进行微调

开发开源预训练模型

预训练模型，是指由研究机构或科技公司预先构建并训练好的模型，用于解决与你当前任务相似的问题。在实际应用中，这些模型通常来自科技巨头或顶尖研究团队。他们会选择一个庞大的数据集作为基础，比如ImageNet或Wikipedia Corpus，然后构建一个大型神经网络（例如VGG19，拥有1.43亿个参数），用于解决特定问题（比如使用VGG19进行图像分类）。当然，这个预训练模型必须是公开的，这样我们才能方便地获取并使用。

重用模型

当我们获取到这些预训练模型后，核心任务就是重新利用它们已经学习到的知识，包括网络层、特征、权重和偏置等。加载预训练模型的方式有多种，本质上它就是一个包含相关信息的文件或文件夹。幸运的是，深度学习库已经托管了众多这样的模型，使得访问变得更加便捷：

• TensorFlow Hub
• Keras Applications
• PyTorch Hub

你可以通过上述任何一个来源来加载训练好的模型。它通常自带所有层和权重，你可以根据实际需求灵活调整网络结构。

对问题进行微调

现有的预训练模型有时可能已经能够直接解决你的问题。但通常情况下，根据具体需求对模型进行微调会带来更好的效果，原因主要有两点：

• 可以提升预测精度
• 微调后的模型能够输出你期望的特定格式

一般来说，在神经网络中，底层和中层代表的是通用特征，而顶层则代表针对特定任务的特征。由于你的新问题与原问题不同，通常需要将顶层移除。然后，针对你的问题添加新的层，这样才能达到更高的精度。

移除顶层后，你需要添加自定义的层，以便获得想要的输出。例如，使用ImageNet训练的模型可以分类多达1000种物体。如果你希望对手写数字进行分类（比如MNIST分类），那么最终只保留10个神经元的输出层会更合适。

将自定义层添加到预训练模型上之后，再使用特定的损失函数和优化器进行配置，最后通过额外的训练步骤进行微调。

计算机视觉中的4个预训练模型

下面介绍四个在计算机视觉任务中广泛使用的预训练网络，它们可以应用于图像生成、神经风格转换、图像分类、图像描述、异常检测等多种场景：

• VGG19
• Inceptionv3 (GoogLeNet)
• ResNet50
• EfficientNet

我们来逐一详细了解一下。

VGG-19

VGG-19是一种19层深的卷积神经网络，由牛津大学的Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年构建并训练，相关论文为“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”。VGG-19网络使用ImageNet数据库中超过100万张图像进行了训练。当然，你可以直接导入使用ImageNet预训练的权重。这个预训练网络能够分类多达1000种物体，训练时使用的输入图像尺寸为224x224像素的彩色图像。以下是其基本参数和性能表现：

• 大小：549 MB
• Top-1 准确率：71.3%
• Top-5 准确率：90.0%
• 参数个数：143,667,240
• 深度：26

Inceptionv3 (GoogLeNet)

Inceptionv3是一个50层深的卷积神经网络，由谷歌构建并训练，相关论文为“Going deeper with convolutions”。使用ImageNet权重预训练的Inceptionv3可以分类多达1000种物体。其图像输入尺寸为299x299像素，比VGG-19更大。在2014年ImageNet竞赛中，VGG-19是亚军，而Inceptionv3则是冠军。以下是Inceptionv3的特征总结：

• 大小：92 MB
• Top-1 准确率：77.9%
• Top-5 准确率：93.7%
• 参数数量：23,851,784
• 深度：159

ResNet50 (残差网络)

ResNet50是一个50层深的卷积神经网络，由微软于2015年构建并训练，相关论文为“Deep Residual Learning for Image Recognition”。该模型使用ImageNet数据库中超过100万张图像进行了训练。与VGG-19类似，它可以分类多达1000种物体，训练时使用的输入图像尺寸为224x224像素的彩色图像。以下是其基本参数和性能表现：

• 大小：98 MB
• Top-1 准确率：74.9%
• Top-5 准确率：92.1%
• 参数数量：25,636,712

如果你将ResNet50与VGG-19进行对比，会发现ResNet50虽然结构更简洁，但性能反而更优。你也可以使用更新的版本，例如ResNet101、ResNet152、ResNet50V2、ResNet101V2、ResNet152V2。

EfficientNet

EfficientNet是谷歌于2019年在论文“EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks”中发布的一种最先进的卷积神经网络。它包含8种实现（从B0到B7），即使是最简单的EfficientNet B0也表现出色，仅用530万个参数就实现了77.1%的Top-1准确率。

EfficientNetB0的特性如下：

• 大小：29 MB
• Top-1 准确率：77.1%
• Top-5 准确率：93.3%
• 参数数量：约5,300,000
• 深度：159

其他计算机视觉问题的预训练模型

上文列出了四种最先进的获奖卷积神经网络模型。除此之外，还有数十种其他模型可供迁移学习使用。下图展示了这些模型的基准分析结果，它们都可以在Keras Applications中找到。

总结

在当前最先进的神经网络模型随手可得的时代，若从零开始构建自己的模型，不仅资源消耗巨大，也如同重复发明轮子一样，意义有限。

因此，更明智的做法是：直接利用这些已有的训练模型，在其基础上添加一些新层，针对你的计算机视觉任务进行微调，然后进行训练。最终得到的结果，很可能比你从头构建的模型性能要好得多。