作者：禪與計算機程序設(shè)計藝術(shù)

1. 前言

模型微調(diào)（fine-tuning）是一種遷移學(xué)習(xí)方法，在不修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、直接對其最后幾層的參數(shù)進行微調(diào)的同時，保留原網(wǎng)絡(luò)前面的層參數(shù)不變，達到提升模型性能的目的。因此，模型微調(diào)非常適用于現(xiàn)有任務(wù)的相關(guān)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)集相似等條件下，可以顯著提高模型的精度和效果。
最近，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域大量涌現(xiàn)了諸如ResNet、VGG、DenseNet等一系列高效且實用的模型結(jié)構(gòu)，使得模型的搭建更加簡單便捷。但是，當(dāng)需要對已有模型進行微調(diào)時，有很多因素會影響模型的最終效果，比如模型大小、訓(xùn)練時間、預(yù)訓(xùn)練模型、優(yōu)化策略、權(quán)重初始化等。為了使模型微調(diào)更有效率、更容易上手，降低門檻，我們需要了解這些原理和方法。本文將通過簡要介紹各個模型微調(diào)的主要方法、關(guān)鍵配置及相關(guān)參數(shù)的意義，幫助讀者快速理解模型微調(diào)的流程和方法。

2.基本概念術(shù)語說明

首先，我們先熟悉一些模型微調(diào)的基本術(shù)語和概念。

（1）遷移學(xué)習(xí)（Transfer learning）

遷移學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它旨在利用從一個任務(wù)中學(xué)到的知識來幫助另一個相關(guān)但又不同的任務(wù)。遷移學(xué)習(xí)最早起源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“再訓(xùn)”（finetuning），即利用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行某項特定任務(wù)后，再利用該模型的輸出作為特征輸入到其他任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練。遷移學(xué)習(xí)運用了兩個重要的假設(shè)：

• 第一個假設(shè)就是源域和目標域的數(shù)據(jù)分布差異很小。換言之，同一個任務(wù)在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)不會太大差別；
• 第二個假設(shè)就是源域和目標域具有相似的數(shù)

總結(jié)

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