?遷移學(xué)習(xí)

Author：louwill

From：深度學(xué)習(xí)筆記

? ? ?在深度學(xué)習(xí)模型日益龐大的今天，并非所有人都能滿足從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)模型的軟硬件條件，稀缺的數(shù)據(jù)和昂貴的計(jì)算資源都是我們需要面對(duì)的難題。遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）可以幫助我們緩解在數(shù)據(jù)和計(jì)算資源上的尷尬。作為當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最重要的方法論之一，遷移學(xué)習(xí)有著自己自身的理論依據(jù)和實(shí)際效果驗(yàn)證。

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遷移學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)未來(lái)五年的驅(qū)動(dòng)力？

? ? ?作為一門實(shí)驗(yàn)性學(xué)科，深度學(xué)習(xí)通常需要反復(fù)的實(shí)驗(yàn)和結(jié)果論證。在現(xiàn)在和將來(lái)，是否有海量的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的計(jì)算資源，這是決定學(xué)界和業(yè)界深度學(xué)習(xí)和人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。通常情況下，獲取海量的數(shù)據(jù)資源對(duì)于企業(yè)而言并非易事，尤其是對(duì)于像醫(yī)療等特定領(lǐng)域，要想做一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像的輔助診斷系統(tǒng)，大量且高質(zhì)量的打標(biāo)數(shù)據(jù)非常關(guān)鍵。但通常而言，不要說(shuō)高質(zhì)量，就是想獲取大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)就已困難重重。

圖9.1 吳恩達(dá)說(shuō)遷移學(xué)習(xí)

? ? ?那怎么辦呢？是不是獲取不了海量的數(shù)據(jù)研究就一定進(jìn)行不下去了？當(dāng)然不是。因?yàn)槲覀冇羞w移學(xué)習(xí)。那究竟什么是遷移學(xué)習(xí)？顧名思義，遷移學(xué)習(xí)就是利用數(shù)據(jù)、任務(wù)或模型之間的相似性，將在舊的領(lǐng)域?qū)W習(xí)過(guò)或訓(xùn)練好的模型，應(yīng)用于新的領(lǐng)域這樣的一個(gè)過(guò)程。從這段定義里面，我們可以窺見(jiàn)遷移學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)所在，即新的任務(wù)與舊的任務(wù)在數(shù)據(jù)、任務(wù)和模型之間的相似性。

? ? ?在很多沒(méi)有充分?jǐn)?shù)據(jù)量的特定應(yīng)用上，遷移學(xué)習(xí)會(huì)是一個(gè)極佳的研究方向。正如圖9.1中吳恩達(dá)所說(shuō)，遷移學(xué)習(xí)會(huì)是機(jī)器學(xué)習(xí)在未來(lái)五年內(nèi)的下一個(gè)驅(qū)動(dòng)力量。

遷移學(xué)習(xí)的使用場(chǎng)景

? ? ?遷移學(xué)習(xí)到底在什么情況下使用呢？是不是我模型訓(xùn)練不好就可以用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行改進(jìn)？當(dāng)然不是。如前文所言，使用遷移學(xué)習(xí)的主要原因在于數(shù)據(jù)資源的可獲得性和訓(xùn)練任務(wù)的成本。當(dāng)我們有海量的數(shù)據(jù)資源時(shí)，自然不需要遷移學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)很容易從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到一個(gè)很穩(wěn)健的模型。但通常情況下，我們需要研究的領(lǐng)域可獲得的數(shù)據(jù)極為有限，僅靠有限的數(shù)據(jù)量進(jìn)行學(xué)習(xí)，所習(xí)得的模型必然是不穩(wěn)健、效果差的，通常情況下很容易造成過(guò)擬合，在少量的訓(xùn)練樣本上精度極高，但是泛化效果極差。另一個(gè)原因在于訓(xùn)練成本，即所依賴的計(jì)算資源和耗費(fèi)的訓(xùn)練時(shí)間。通常情況下，很少有人從頭開(kāi)始訓(xùn)練一整個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是上面提到的數(shù)據(jù)量的問(wèn)題，另一個(gè)就是時(shí)間成本和計(jì)算資源的問(wèn)題，從頭開(kāi)始訓(xùn)練一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)通常需要較長(zhǎng)時(shí)間且依賴于強(qiáng)大的GPU計(jì)算資源，對(duì)于一門實(shí)驗(yàn)性極強(qiáng)的領(lǐng)域而言，花費(fèi)好幾天乃至一周的時(shí)間去訓(xùn)練一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是代價(jià)巨大的。

? ? ?所以，遷移學(xué)習(xí)的使用場(chǎng)景如下：假設(shè)有兩個(gè)任務(wù)系統(tǒng)A和B，任務(wù)A擁有海量的數(shù)據(jù)資源且已訓(xùn)練好，但并不是我們的目標(biāo)任務(wù)，任務(wù)B是我們的目標(biāo)任務(wù)，但數(shù)據(jù)量少且極為珍貴，這種場(chǎng)景便是典型的遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景。那究竟什么時(shí)候使用遷移學(xué)習(xí)是有效的呢？對(duì)此我們不敢武斷地下結(jié)論。但必須如前文所言，新的任務(wù)系統(tǒng)和舊的任務(wù)系統(tǒng)必須在數(shù)據(jù)、任務(wù)和模型等方面存在一定的相似性，你將一個(gè)訓(xùn)練好的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)遷移到放射科的圖像識(shí)別系統(tǒng)上，恐怕結(jié)果不會(huì)太妙。所以，要判斷一個(gè)遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用是否有效，最基本的原則還是要遵守，即任務(wù)A和任務(wù)B在輸入上有一定的相似性，即兩個(gè)任務(wù)的輸入屬于同一性質(zhì)，要么同是圖像、要么同是語(yǔ)音或其他，這便是前文所說(shuō)到的任務(wù)系統(tǒng)的相似性的含義之一。

深度卷積網(wǎng)絡(luò)的可遷移性

? ? ?還有一個(gè)值得探討的問(wèn)題在于，深度卷積網(wǎng)絡(luò)的可遷移性在于什么？為什么說(shuō)兩個(gè)任務(wù)具有同等性質(zhì)的輸入舊具備可遷移性？一切都還得從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理說(shuō)起。由之前的學(xué)習(xí)我們知道，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備良好的層次結(jié)構(gòu)，通常而言，普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具備卷積-池化-卷積-池化-全連接這樣的層次結(jié)構(gòu)，在深度可觀時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取圖像各個(gè)level的特征。如圖9.2所示，當(dāng)我們要從圖像中識(shí)別一張人臉的時(shí)候，通常在一開(kāi)始我們會(huì)檢測(cè)到圖像的橫的、豎的等邊緣特征，然后會(huì)檢測(cè)到臉部的一些曲線特征，再進(jìn)一步會(huì)檢測(cè)到臉部的鼻子、眼睛和嘴巴等具備明顯識(shí)別要素的特征。

圖9.2 CNN人臉特征的逐層提取

? ? ?這便揭示了深度卷積網(wǎng)絡(luò)可遷移性的基本原理和卷積網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程的基本事實(shí)。具備良好層次的深度卷積網(wǎng)絡(luò)通常都是在最初的前幾層學(xué)習(xí)到圖像的通用特征（General Feature），但隨著網(wǎng)絡(luò)層次的加深，卷積網(wǎng)絡(luò)便逐漸開(kāi)始檢測(cè)到圖像的特定的特征，兩個(gè)任務(wù)系統(tǒng)的輸入越相近，深度卷積網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)到的通用特征越多，遷移學(xué)習(xí)的效果越好。

遷移學(xué)習(xí)的使用方法

? ? ?通常而言，遷移學(xué)習(xí)有兩種使用方式。第一種便是常說(shuō)的Finetune，即微調(diào)，簡(jiǎn)單而言就是將別人訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)拿來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單修改用于自己的學(xué)習(xí)任務(wù)。在實(shí)際操作中，通常用預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值對(duì)自己網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行初始化，以代替原先的隨機(jī)初始化。第二種稱為 Fixed Feature Extractor，即將預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)作為新任務(wù)的特征提取器，在實(shí)際操作中通常將網(wǎng)絡(luò)的前幾層進(jìn)行凍結(jié)，只訓(xùn)練最后的全連接層，這時(shí)候預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)便是一個(gè)特征提取器。

? ? ?Keras為我們提供了經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)在ImageNet上為我們訓(xùn)練好的預(yù)訓(xùn)練模型，預(yù)訓(xùn)練模型的基本信息如表1所示。

表1?Keras主要預(yù)訓(xùn)練模型

? ? ?以上是遷移學(xué)習(xí)的基本理論和方法簡(jiǎn)介，下面來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，來(lái)看看遷移學(xué)習(xí)的實(shí)際使用方法。

基于ResNet的遷移學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)

? ? ?我們以一組包含五種類別花朵數(shù)據(jù)為例，使用ResNet50預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)嘗試。數(shù)據(jù)地址為https://www.kaggle.com/fleanend/flowers-classification-with-transfer-learning/#data。下載數(shù)據(jù)后解壓可見(jiàn)共有5個(gè)文件夾，每個(gè)文件夾是一種花類，具體信息如下表2所示。

? ? ?5種花型加起來(lái)不過(guò)是3669張圖片，數(shù)據(jù)量不算小樣本但也絕對(duì)算不上多。所以我們采取遷移學(xué)習(xí)的策略來(lái)搭建花朵識(shí)別系統(tǒng)?；ㄐ蛨D片大致如圖所示。

圖 flowers數(shù)據(jù)集示例

需要導(dǎo)入的package，如代碼9.1所示。

# 導(dǎo)入相關(guān)模塊 import os import pandas as pd import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split import keras from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout from keras.utils import np_utils from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from?tqdm?import?tqdm

提取數(shù)據(jù)標(biāo)簽

數(shù)據(jù)沒(méi)有單獨(dú)給出標(biāo)簽文件，需要我們自行通過(guò)文件夾提取每張圖片的標(biāo)簽，建立標(biāo)簽csv文件，如代碼所示。

def generate_csv(path):labels = pd.DataFrame()# 目錄下每一類別文件夾items = [f for f in os.listdir(path)]# 遍歷每一類別文件夾for i in tqdm(items):# 生成圖片完整路徑images = [path + I + '/' + img for img in os.listdir(path+i)]# 生成兩列:圖像路徑和對(duì)應(yīng)標(biāo)簽labels_data = pd.DataFrame({'images': images, ‘labels’: i})# 逐條記錄合并labels = pd.concat((labels, labels_data))# 打亂順序labels = labels.sample(frac=1, random_state=42)return labels# 生成標(biāo)簽并查看前5行 labels = generate_csv('./flowers/') labels.head()

標(biāo)簽提取結(jié)果示例如圖9.4所示。

圖9.4 提取標(biāo)簽結(jié)果

圖片預(yù)處理

通過(guò)試驗(yàn)可知每張圖片像素大小并不一致，所以在搭建模型之前，我們需要對(duì)圖片進(jìn)行整體縮放為統(tǒng)一尺寸。我們借助opencv的Python庫(kù)cv2可以輕松實(shí)現(xiàn)圖片縮放，因?yàn)楹竺嫖覀兊倪w移學(xué)習(xí)策略采用的是ResNet50作為預(yù)訓(xùn)練模型，所以我們這里將圖片縮放大小為 224*224*3。單張圖片的resize示例如下。圖9.5所示是一張玫瑰的原圖展示。

圖9.5 縮放前的原圖

縮放如代碼所示?？s放后的效果和尺寸如圖9.6所示。

# resize縮放 img = cv2.resize(img, (224, 224)) # 轉(zhuǎn)換成RGB色彩顯示 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img) plt.xticks([]) plt.yticks([])

圖9.6 縮放后的效果

批量讀取縮放如代碼所示。

# 定義批量讀取并縮放 def read_images(df, resize_dim):total = 0images_array = []# 遍歷標(biāo)簽文件中的圖像路徑for i in tqdm(df.images):# 讀取并resizeimg = cv2.imread(i)img_resized = cv2.resize(img, resize_dim)total += 1# 存入圖像數(shù)組中images_array.append(img_resized)print(total, 'iamges have resized.')return images_array# 批量讀取 images_array = read_images(labels, (224, 224))

原始圖片并不復(fù)雜，所以除了對(duì)其進(jìn)行縮放處理之外基本無(wú)需多做處理。下一步我們需要準(zhǔn)備訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

處理好的圖片無(wú)法直接拿來(lái)訓(xùn)練，我們需要將其轉(zhuǎn)化為Numpy數(shù)組的形式，另外，標(biāo)簽也需要進(jìn)一步的處理，如代碼所示。

# 轉(zhuǎn)化為圖像數(shù)組 X = np.array(images_array) # 標(biāo)簽編碼 lbl = LabelEncoder().fit(list(labels['labels'].values)) labels['code_labels']=pd.DataFrame(lbl.transform(list(labels['labels'].values))) # 分類標(biāo)簽轉(zhuǎn)換 y = np_utils.to_categorical(labels.code_labels.values, 5)

轉(zhuǎn)化后的圖像數(shù)組大小為 3669*224*224*3，標(biāo)簽維度為3669*5，跟我們的實(shí)際數(shù)據(jù)一致。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備好后，可以用Sklearn劃分一下數(shù)據(jù)集：

# 劃分為訓(xùn)練和驗(yàn)證集 X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X,y,test_size=0.2, random_state=42)

然后可以用Keras的ImageDataGenerator模塊來(lái)按批次生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并對(duì)訓(xùn)練集做一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，如下代碼所示。

# 訓(xùn)練集生成器，中間做一些數(shù)據(jù)增強(qiáng) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=40,width_shift_range=0.4,height_shift_range=0.4,shear_range=0.2,zoom_range=0.3,horizontal_flip=True )# 驗(yàn)證集生成器，無(wú)需做數(shù)據(jù)增強(qiáng) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255 )# 按批次導(dǎo)入訓(xùn)練數(shù)據(jù) train_generator = train_datagen.flow(X_train,y_train,batch_size=32 )# 按批次導(dǎo)入驗(yàn)證數(shù)據(jù) val_generator = val_datagen.flow(X_valid,y_valid,batch_size=32 )

訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)劃分完畢，現(xiàn)在我們可以利用遷移學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練了。

基于resnet50的遷移學(xué)習(xí)模型

試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕静呗跃褪鞘褂妙A(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重作為特征提取器，將預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重進(jìn)行凍結(jié)，只訓(xùn)練全連接層。構(gòu)建模型如下代碼所示。

# 定義模型構(gòu)建函數(shù) def flower_model():base_model=ResNet50(include_top=False,weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))# 凍結(jié)base_model的層，不參與訓(xùn)練 for layers in base_model.layers:layers.trainable = False# base_model的輸出并展平model = Flatten()(base_model.output)# 添加批歸一化層model = BatchNormalization()(model)# 全連接層model=Dense(2048,activation='relu', kernel_initializer=he_normal(seed=42))(model)# 添加批歸一化層model = BatchNormalization()(model)# 全連接層model=Dense(1024,activation='relu', kernel_initializer=he_normal(seed=42))(model)# 添加批歸一化層model = BatchNormalization()(model)# 全連接層并指定分類數(shù)和softmax激活函數(shù)model = Dense(5, activation='softmax')(model)model = Model(inputs=base_model.input, outputs=model)# 指定損失函數(shù)、優(yōu)化器、性能度量標(biāo)準(zhǔn)并編譯model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])return model

最后執(zhí)行訓(xùn)練：

# 調(diào)用模型 model = flower_model() # 使用fit_generator方法執(zhí)行訓(xùn)練 flower_model.fit_generator(generator=train_generator,steps_per_epoch=len(train_data)/32, epochs=30,validation_steps=len(val_data)/32,validation_data=val_generator,verbose=2)

訓(xùn)練過(guò)程如圖9.7所示。

圖9.7 遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程

經(jīng)過(guò)20個(gè)epoch訓(xùn)練之后，驗(yàn)證集準(zhǔn)確率會(huì)達(dá)到90%以上，讀者朋友們可自行嘗試一些模型改進(jìn)方案來(lái)達(dá)到更高的精度。各位讀者可以嘗試分別使用VGG16、Inception v3和Xception來(lái)測(cè)試本講的花朵識(shí)別實(shí)驗(yàn)。

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總結(jié)

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