探究迁移学习的可行性分析

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：图6-7利用迁移学习方法解决小样本问题一般情况下，在源领域具有充足的训练样本，在预先训练CNN模型时也具有先进的硬件平台，并且已经消耗了大量的时间和计算资源，这使预训练的CNN模型已经具备了丰富的先验知识和良好的识别能力。

虽然深度CNN模型能够在其训练数据集所属的领域展现出良好的识别性能，但在实际应用中面临着一个严重的挑战，即现有的已经训练好的深度CNN模型不能很好地应用到新的领域中。导致这一问题的原因有多种，如训练样本数量过小、场景特点发生变化、识别任务发生变化等。传统的机器学习算法通常假设训练数据集和测试数据集来自相同的数据分布，但在很多实际应用场景中，样本的数据分布会随着时间和空间的不同而发生变化，这使利用原有数据训练出来的模型直接应用于新的场景时效果较差，因此必须在使用该模型之前进行结构和参数的调整。正是这种需求促进了迁移学习[132]的发展，迁移学习方法使训练的模型能够像人类一样具有举一反三的能力，通过从原有的应用场景中获取知识以提高在目标场景中的应用效果，有效地把预先训练的模型从一个原有的应用场景迁移到另一个新的应用场景，突破了传统机器学习在目标领域必须有大量类别标记数据的限制，从而有效地解决了在现实场景中只有少量甚至没有类别标记样本的学习问题，并且可以节约大量的时间成本和计算资源。

迁移学习解决的是学习系统如何快速适应新场景、新任务和新环境的问题，利用迁移学习算法能够将预先学习的知识或训练好的模型从一个领域迁移到另一个领域，有助于提高机器学习系统的泛化能力，使机器学习系统具有更强的稳健性，从而推动整个人工智能领域的发展。当使用迁移学习方法时，需要考虑三个主要的问题，即何时迁移、迁移什么、如何迁移[132]。

（1）何时迁移，是寻求在什么情况下应该完成迁移技术。在某些情况下，原有任务和新任务所处的领域可能彼此不相关，这时如果强制迁移可能达不到理想的迁移效果。在最坏的情况下，甚至可能损害新任务中的学习性能，这种情况被称为负迁移（Negative Transfer），应避免这种情况的发生。因此，要设计一个合理的迁移学习模型，必须找到不同领域或场景中任务之间的相关性，如果两个领域的特征比较接近，即相关性比较大，则可以有效地应用迁移学习，如果两个领域的特征差距比较大，即相关性比较小，就不宜使用迁移学习方法，因为这时得不到预期的迁移学习效果。

（2）迁移什么，是决定哪些知识可以跨领域、跨任务地进行迁移。某些知识是针对单个领域或任务的特定知识，将这些特定领域独有的知识迁移到其他领域并不会带来系统性能的提升。相反，某些知识是不同领域之间通用的，将这些通用的知识进行迁移则会提升新领域或新任务中的系统性能。

（3）如何迁移，是指采取什么样的迁移方式。例如，基于样本的迁移、基于特征的迁移、基于模型的迁移、基于关系的迁移等[132]，其目标是从源域中获取尽可能多的具有相关性的知识来解决目标领域中缺少训练样本的问题。

目前，将深度CNN方法应用于纹理图像识别领域还面临着一些困难，主要包括以下方面：①深度CNN模型的训练需要大量带有类别标签的样本，只有经过充分训练的CNN模型才能具备良好的识别能力，如果训练样本的个数较少，对模型的训练不充分，则深度CNN方法的识别性能不佳，而目前在纹理图像识别领域，还没有一个大规模的纹理图像数据库，无法对深度CNN模型进行充分的训练；尤其在某些机密、危险或对人体有害的场景中，要获得大量的训练样本是非常困难的，如在医学诊断和医学图像领域，有些医学图像的获得会对人体产生放射性危害，从而导致带标记的训练样本不足，而有些新病症在短期内很难获得大量高质量的训练样本，对新样本进行类别标注的过程也需要花费大量的时间和精力，这些因素都可能导致没有足够的训练样本用于对深度CNN模型进行充分的训练，这也是阻碍深度CNN方法在图像识别领域获得广泛应用的一个重要原因；②深度CNN模型的参数规模非常大，可能达到千万甚至上亿个，这使CNN模型的优化和调参过程复杂且训练时间较长，尤其当从头开始训练一个大规模的深度CNN模型时对时间的消耗是非常巨大的，CNN模型的结构越复杂、层数越深，需要的训练时间就越长；③深度CNN方法对硬件平台的计算能力和存储容量都有很高的要求，而先进的、高性能的硬件平台通常价格昂贵，这也阻碍了很多研究人员对深度CNN方法进行广泛的研究。(https://www.chuimin.cn)

为了解决训练深度CNN模型时海量训练样本和高性能硬件平台缺乏的问题，研究人员尝试采用迁移学习的方法，如图6-7所示。迁移学习是指首先在已有的大规模训练数据集（如ImageNet图像数据集）上对CNN模型进行充分训练，不断优化网络参数，形成网络的先验知识，从而获得预训练的CNN模型，然后将预训练的CNN模型应用于一个不同的但具有一定相关性的新的任务中。通常，最初对深度CNN模型进行充分训练的领域被称为源领域（Source Domain），而把预训练CNN模型最终应用到的新领域称为目标领域（Target Domain）。因此，CNN模型的迁移学习可以将在高性能计算平台上利用大规模数据集训练过的模型信息迁移应用到新的目标领域，是一种使用少量目标域标记样本和大规模源域标记样本来构建高质量CNN模型的方法，通过利用少量的目标域训练样本对预先训练的CNN模型进行微调训练，不但能获得较好的CNN模型，而且可以缩短训练时间，降低对目标域训练样本个数的要求。与传统的机器学习方法相比，迁移学习方法既充分利用了源领域中大批量训练样本的特征信息，又加入了目标领域中少量标记样本的特征信息，从而使模型更好地适应新的应用场景。

pagenumber_ebook=145,pagenumber_book=137

图6-7　利用迁移学习方法解决小样本问题

一般情况下，在源领域具有充足的训练样本，在预先训练CNN模型时也具有先进的硬件平台，并且已经消耗了大量的时间和计算资源，这使预训练的CNN模型已经具备了丰富的先验知识和良好的识别能力。因此，当面对目标领域的识别任务时，由于目标领域和源领域具有一定的相关性，可将预训练CNN模型在源领域学习到的丰富的先验知识和识别能力迁移应用到新的目标领域，即把预训练的CNN模型作为目标领域识别任务的起点，然后利用目标领域少量的训练样本对预训练CNN模型的参数进行微调，即可获得在目标领域的良好识别效果。可以看出，利用迁移学习方法可以有效解决目标领域训练样本不足和缺乏高性能硬件平台的问题，为推动深度CNN方法在图像识别领域的广泛应用提供了一种很好的途径。

在纹理图像识别任务中，可采用在大规模ImageNet图像数据集上预先训练的CNN模型作为初始模型，ImageNet数据集是通用的图像数据集，它包含了自然界和生活中的很多图像，而纹理特征在自然界和生活中是普遍存在的，因此虽然ImageNet数据集不是专门的纹理图像数据集，但该数据集却含有丰富的纹理特征，这表明ImageNet数据集（源领域）和纹理图像识别（目标领域）具有较大的相关性，可以采用迁移学习的方法将ImageNet数据集预训练的CNN模型应用于纹理图像识别任务。同时，深度CNN模型中的卷积核主要是学习图像中的局部特征，而纹理图像中的纹理基元就属于局部特征，因此利用卷积核可以有效地提取纹理图像中的纹理基元特征，这也有助于提高纹理图像的识别效果。

探究迁移学习的可行性分析

相关推荐