在机器学习领域，尤其是在计算机视觉任务中，经常面临数据量不足的问题。这种情况下，从头开始训练一个模型往往难以达到理想的效果。迁移学习作为一种解决方案，允许利用已有的模型知识来加速新模型的训练过程，并且减少所需数据量。本文将详细探讨迁移学习的定义、工作原理以及何时使用迁移学习。
迁移学习是一种计算机视觉技术，它允许在一个已经训练好的模型基础上构建新模型。这样做的目的是让新模型能够从旧模型中学习特征，从而更快地适应新任务，并且减少训练所需的数据量。迁移学习的核心思想是将一个模型学到的知识转移到另一个模型中，这类似于将绘画知识应用到绘图中——色彩理论、审美观念等，即使这两个任务在表面上看起来不同。
假设收集了一组非洲野生动物园中动物的图片，包括长颈鹿和大象。现在，想要构建一个模型，能够根据这些图片输入来区分长颈鹿和大象，作为统计特定区域野生动物数量模型的一部分。
可能会想到从头开始构建一个图像识别模型来完成这个任务。但不幸的是，只拍了几张照片，因此不太可能实现高准确率。
因此，决定寻找新的图片来扩大数据集，并标记新图片，然后从头开始训练一个模型。这是可行的。然而，假设找到了适合领域的新图片，这个过程非常耗时。
但是，假设有一个已经在数百万张图片上训练过的模型，能够区分狗和猫。可以利用这个已经训练好的模型，利用它已经学到的知识来教它区分其他类型的动物（在例子中是长颈鹿和大象），而不需要从头开始训练一个可能需要大量数据和计算复杂性的模型。
一个能够识别猫和狗的模型如何被用来识别长颈鹿和大象？这是个好问题。
卷积网络从高层图像中提取特征。CNN的前几层学习识别一般特征，如垂直边缘，随后的层识别水平边缘，然后可能将这些特征组合起来识别角落、圆形等。
这些高级特征与需要识别的实体类型无关。计算机视觉模型不仅仅“学习”例如猫看起来像什么。相反，模型将图像分解成小组件，并学习这些小组件如何组合成与特定概念相关的特征。
在实体（本例中为动物）中的识别发生在线性层，它们以从卷积层提取的特征作为输入，并学习对最终类别（长颈鹿或大象）进行分类。
要应用迁移学习，移除已经训练好的模型的线性层（因为这些是训练用来识别其他类别的层），并添加新的层。重新训练新层，使它们专门用于识别感兴趣的类别。
要应用迁移学习，首先选择一个在大型数据集上训练过并解决类似问题的模型。常见的做法是从计算机视觉文献中获取模型，如VGG、ResNet和MobileNet。
接下来，移除旧的分类器和输出层。
然后，添加一个新的分类器。这涉及到调整架构以解决新任务。通常，这个阶段意味着添加一个新的随机初始化的线性层（由下图中的蓝色块表示）和另一个具有多个单元的层，数量等于数据集中的类别数（由下图中的粉色块表示）。
接下来，需要冻结预训练模型的特征提取层。这是一个重要步骤。如果不冻结特征提取层，模型将重新初始化它们。如果发生这种情况，将失去已经进行的所有学习。这将与从头开始训练模型没有区别。
最后一步是训练新层。只需要在新数据集上训练新的分类器。
完成上一步后，将拥有一个可以在数据集上进行预测的模型。可选地，可以通过微调来提高其性能。微调包括解冻预训练模型的部分并继续在新数据集上训练它，以使预训练的特征适应新数据。为了避免过拟合，只有在新数据集较大且学习率较低时才运行此步骤。
让讨论在哪些情况下使用迁移学习是方便的，以及在哪些情况下不使用迁移学习。
当拥有的数据量很少时，使用迁移学习是值得的：使用太少的数据会导致模型性能不佳。使用预训练模型有助于创建更准确的模型。将花费更少的时间来启动模型，因为不需要花时间收集更多数据。
当时间有限时：训练机器学习模型可能需要很长时间。当没有太多时间——例如，创建一个原型来验证一个想法——时，值得考虑是否适合使用迁移学习。
当计算能力有限时：用数百万张图片训练机器学习模型需要大量的计算。有人已经为完成了艰苦的工作，为提供了一套好的权重，可以用它们来完成任务。这减少了训练模型所需的计算量——因此也减少了所需的设备。
另一方面，当以下情况出现时，迁移学习不适用：
领域不匹配：大多数时候，如果预训练模型训练的数据与将要用于迁移学习的数据非常不同，迁移学习就不会起作用。两个数据集需要在它们预测的内容上相似（例如，基于显示有注释的划痕和凹痕的类似产品的缺陷分类器）。
当需要使用大型数据集时：迁移学习可能不会对需要大型数据集的任务产生预期效果。随着添加更多数据，预训练模型的性能会变得更糟。原因是随着增加微调数据集的大小，正在向模型添加更多噪声。由于预训练模型在预训练数据集上表现良好，它可能被困在局部最小点，并且根本无法适应新噪声。如果有大型数据集，应该考虑从头开始训练模型，以便模型可以从数据集中学习关键特征。
迁移学习模型专注于存储在解决一个问题时获得的知识，并将其应用于不同的但相关的问题。与其从头开始训练神经网络，许多预训练模型可以作为训练的起点。这些预训练模型提供了更可靠的架构，并节省了时间和资源。
当数据量有限、时间紧迫或计算能力有限时，可能想考虑使用迁移学习。
当拥有的数据与预训练模型训练的数据不同时，或者如果有大型数据集，在这两种情况下，最好从头开始训练模型。