使用遷移學習的實用技巧在電腦視覺應用中的影像分類

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。

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