遷移學習是深度學習中強大的技術，可以將已經學到的知識應用於不同但相關的任務。在電腦視覺中，這項技術尤其有用，因為收集和註釋大量的影像資料成本非常高。本文將探討在影像分類領域中使用遷移學習的實用技巧。
首要考慮的是資料集，使用遷移學習時需要一個龐大且多樣化的訓練資料集。為了節省時間成本，可以選擇使用公共且開源的資料集。
深度遷移學習(DTL)的第一步是建立良好的基準模型。基線模型的建立可以透過選擇適當的圖像尺寸、主幹網路、批量大小、學習率和epoch數來實現。這些選擇決定了模型的性能和訓練效果。透過快速迭代和試驗，基線模型可以幫助我們進行後續的深度遷移學習研究和實驗。
在建立了良好的基線模型之後，下一步是對學習率和epoch數進行微調。這一步是深度遷移學習中非常重要的，因為它會對模型的表現產生重大影響。在選擇學習率和epoch數時，需要根據主幹網路和資料集的特點來確定。 對於學習率，一個良好的起始範圍通常在0.0001和0.001之間。如果學習率設定得過高，可能導致模型無法收斂；而學習率設定得太低，則可能導致模型收斂速度過慢。因此，透過實驗和觀察模型的訓練情況，逐步調整學習率的大小，以達到最佳表現。 對於epoch數，一個良好的起始範圍通常在2和10之間。 epoch數指的是訓練集中所有樣本都完整使用一次的次數。較小的epoch數可能導致模型欠擬合，
在調整學習率和輪數後，接下來可以考慮擴充訓練影像，以提升模型效能。常用的增強方法包括水平和垂直翻轉、調整大小、旋轉、移動、剪切以及Cutmix和Mixup等技術。這些增強方法能夠隨機改變訓練影像，使模型更加穩健。
下一步是最佳化模型和輸入的複雜度。可以透過調整模型的複雜性或調整主幹來達到目標。這一步驟旨在找到最適合特定任務和資料的模型。
在調整模型和輸入複雜度後，可以透過增加影像大小、嘗試不同的主幹或架構來進一步優化模型。
最後一步是在完整的訓練資料上重新訓練模型並進行模型混合，這一步非常關鍵，因為訓練模型所使用的資料越多，其效能就會越好。模型混合是一種技術，它將多個模型進行組合，從而提高整體模型的性能。在進行模型混合時，重要的是使用相同的設定進行不同的調整，例如使用不同的主幹網路、資料增強方法、訓練週期和影像大小等等。這樣可以增加模型的多樣性，並提高其泛化能力。
除了這些步驟之外，還有一些技巧可用於提高模型效能。其中之一是測試時間增強(TTA)，透過對測試資料應用增強技術，可以提高模型效能。此外，另一種方法是在推理過程中增加圖像大小，這有助於提高模型效能。最後，後處理和2nd stage模型的使用也是提高模型性能的有效手段。
以上是使用遷移學習的實用技巧在電腦視覺應用中的影像分類的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
