ResNet50遷移學習

ResNet50遷移學習總結

背景介紹

在實際應用場景中，由于訓練數據集不足，很少有人會從頭開始訓練整個網絡。普遍做法是使用在大數據集上預訓練得到的模型，然后將該模型的權重參數用于特定任務中。本章使用遷移學習方法對ImageNet數據集中的狼和狗圖像進行分類。

數據準備

1. 下載數據集

   • 數據集鏈接: 狗與狼分類數據集。
   • 數據集結構:

     datasets-Canidae/data/
     └── Canidae├── train│   ├── dogs│   └── wolves└── val├── dogs└── wolves
     

2. 加載數據集

   • 使用mindspore.dataset.ImageFolderDataset接口加載數據集，并進行圖像增強。

3. 數據集可視化

   • 從ImageFolderDataset接口中加載訓練數據集，創建數據迭代器，進行可視化。

訓練模型

1. 模型選擇

   • 使用ResNet50模型進行訓練，通過設置pretrained參數為True下載并加載ResNet50的預訓練模型。

2. 固定特征進行訓練

   • 凍結除最后一層之外的所有網絡層，以便不在反向傳播中計算梯度。

3. 訓練和評估

   • 開始訓練模型，保存評估精度最高的ckpt文件。

4. 模型預測可視化

   • 使用固定特征訓練得到的best.ckpt文件對驗證集進行預測，正確預測顯示藍色字體，錯誤預測顯示紅色字體。

注意點

1. 數據集準備

   • 確保數據集下載完整并解壓到正確目錄。
   • 檢查數據集的目錄結構是否符合預期。

2. 數據加載與預處理

   • 使用正確的接口和參數加載數據集。
   • 進行適當的圖像增強操作以提高模型的泛化能力。

3. 遷移學習

   • 下載預訓練模型并正確加載權重參數。
   • 凍結不需要更新的網絡層，避免不必要的計算。

4. 訓練過程

   • 保存訓練過程中精度最高的模型參數。
   • 監控訓練過程中的損失和精度變化。

5. 模型評估

   • 使用驗證集進行模型評估，確保模型的實際效果。
   • 對預測結果進行可視化，直觀展示模型性能。
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