火力全开，带你领略Keras微调的魅力

2023-12-14 08:42:17

在深度学习领域，微调技术犹如一位经验丰富的炼金术士，它能让模型在原有基础上表现得更加出色。在本文中，我们将聚焦于Keras微调，带你领略其精妙之处。

我们先从迁移学习谈起。迁移学习就好比是一位经验丰富的老师，它可以让学生在学习新知识时少走弯路，更快地掌握知识。在深度学习中，迁移学习就是利用已经训练好的模型来帮助训练新的模型。这可以显著缩短训练时间，并提高模型的性能。

在上一篇文章（编号为006）中，我们利用迁移学习将猫狗大战二分类问题的预测准确率提升到了90%左右。但是，我们依然可以通过微调技术进一步提升模型的性能。

微调的原理非常简单，它就是针对新的任务对模型的某些层进行重新训练。在我们的例子中，我们将冻结VGG16模型的前几个卷积层，只对模型的最后几个卷积层进行重新训练。这样，既可以利用VGG16模型已经学习到的知识，又可以针对新的任务对模型进行优化。

在Keras中，微调非常容易实现。我们只需要加载预训练的VGG16模型，然后冻结模型的前几个卷积层，最后重新训练模型的最后几个卷积层。具体代码如下：

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D

# 加载预训练的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 冻结模型的前几个卷积层
for layer in base_model.layers[:15]:
    layer.trainable = False

# 添加新的全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(2, activation='softmax')(x)

# 创建新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 重新训练模型的最后几个卷积层
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(train_generator, epochs=10)

# 评估模型的性能
model.evaluate_generator(test_generator)