迁移学习进行图片分类

资 源 简 介

迁移学习进行图片分类

详 情 说 明

迁移学习是当前机器学习领域的重要技术，特别在图片分类任务中展现出显著优势。这种方法的核心思想是利用预训练模型在大型数据集上学到的通用特征，将其迁移到新的特定任务上。

典型的迁移学习流程通常包含三个关键阶段：首先选择一个在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络模型，这些模型已经学习到了图像中的通用特征表示；然后根据新任务的需求对模型结构进行调整，通常是替换或修改最后的全连接层；最后通过微调技术在新数据集上对模型进行训练。

相比从零开始训练模型，迁移学习具有三大优势：训练时间大幅缩短，因为模型已经具备良好的初始参数；所需数据量显著减少，特别是对于小数据集场景特别有效；分类准确率往往更高，因为预训练模型已经掌握了丰富的视觉特征。

在实践应用中，我们可以选择不同类型的预训练模型进行迁移学习，每种架构都有其特点和适用场景。通过合理设置学习率和微调策略，可以进一步优化模型在新任务上的表现。