transfer learning与finetuning区别

举个例子，假设今天老板给你一个新的数据集，让你做一下图片分类，这个数据集是关于Flowers的。问题是，数据集中flower的类别很少，数据集中的数据也不多，你发现从零训练开始训练CNN的效果很差，很容易过拟合。怎么办呢，于是你想到了使用Transfer Learning，用别人已经训练好的Imagenet的模型来做。

做的方法有很多：
把Alexnet里卷积层最后一层输出的特征拿出来，然后直接用SVM分类。这是Transfer Learning，因为你用到了Alexnet中已经学到了的“知识”。
把Vggnet卷积层最后的输出拿出来，用贝叶斯分类器分类。思想基本同上。
甚至你可以把Alexnet、Vggnet的输出拿出来进行组合，自己设计一个分类器分类。这个过程中你不仅用了Alexnet的“知识”，也用了Vggnet的“知识”。
最后，你也可以直接使用fine-tune这种方法，在Alexnet的基础上，重新加上全连接层，再去训练网络。

综上，Transfer Learning关心的问题是：什么是“知识”以及如何更好地运用之前得到的“知识”。这可以有很多方法和手段。而fine-tune只是其中的一种手段。

作者：何之源

链接：https://www.zhihu.com/question/49534423/answer/127022241

来源：知乎

著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。