AI工程日志：迁移学习之预训练模型微调实战

摘要

迁移学习通过将预训练模型的知识迁移到特定任务中，能够显著提高模型性能并减少训练数据需求。本文将深入探讨迁移学习中的微调技术，包括冻结层选择和学习率调整，并通过花卉分类任务的实战案例，展示如何利用ResNet预训练模型实现高效的图像分类，为读者呈现其在图像分类任务中的应用技巧和性能优化方法。

理论解读

迁移学习理论体系

知识迁移的数学基础

迁移学习的核心在于源域（Dₛ）和目标域（Dₜ）之间的知识转移，其优化目标可表示为：
$$[\underset{\theta }{\min }{\mathbb{E}}_{(x,y)\in D_t}[L(f_{\theta }(x),y)]+\lambda \cdot R(\theta ,{\theta }_s)]$$
其中：

• θₛ：预训练模型参数
• R(·)：正则化项（如L2距离）
• λ：迁移强度系数