在上一篇文章《使用数据增强技术提升模型泛化能力》中，我们针对训练数据不足的问题，提出采用数据增强（data augmentation）技术，提升模型的准确率。最终结果是：在17flowers数据集上，我们将准确率从60%多增加到70%，取得了不错的效果。然而，对于一个商业应用来说，70%多的准确率还是有些拿不出手。我们还有更好的手段吗？
在这篇文章中，我将介绍一种深度学习的利器：迁移学习（transfer learning），来帮助我们提高深度学习的准确率。
迁移学习
对于深度学习而言，迁移学习并不是一个高深的概念和技术。顾名思义，迁移学习就是把已经训练好的模型参数迁移到新的模型上，帮助新模型训练。这也近似于人类的学习过程，即所谓的举一反三。
在我之前写的一篇文章《TensorFlow Hub：探索机器学习组件化》中，我憧憬了未来的机器学习组件化的场景，这其中最核心的就是迁移学习，我们能够在其他人训练的模型的基础上，根据业务需求，训练满足特定需求的机器学习模型。
迁移学习领域有一篇公认的比较好的综述：A Survey on Transfer Learning，有兴趣可以找来看看。当然这篇论文是很早以前的（2013），里面没有介绍最新的研究。如果你对理论没啥兴趣，没有关系，不影响阅读后面的内容。
迁移学习是如何做到改善模型的呢？这要从特征提取说起。
特征提取
所谓特征，就是一事物异于其他事物的特点。比如，我们判断动物是否昆虫，有一个简单的原则：少于三对或多于三对足的动物都不是昆虫。再比如我们识别猫和狗，也一定是从某些特征入手，虽然有些时候我们并不能清晰的描述出特征。
在深度学习流行之前，人们通常手工提取特征，这通常面临着特征提取困难、效率低下等问题。到了深度学习阶段，我们通常采用端到端的训练方式，也就是由计算机自动识别特征（
为了提高效率，训练前，我们也可能会对数据进行预处理，比如归一化、图片缩放等等，但这和以前的特征提取并不是一回事）。
在计算机视觉领域，卷积神经网络是应用得最广泛的模型，了解卷积神经网络的同学可能知道，卷积运算实际上是进行图像特征的提取，到最后一层，才是进行分类（softmax、logistic），所以如果我们获得最后一层的输入，也就得到了提取的特征。
这个在keras中很容易做到，以VGG16为例：
model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
以上代码构造VGG16模型，采用imagenet数据集训练出的权重，include_top参数决定是否包含最后的输出层，因为我们的目的是提取特征，所以该参数设为False。
下面的代码对数据集进行特征提取，并保存到hdf5格式的文件中，虽然我们无法形象化的看出到底提取到什么特征，但这个数据对下一步的迁移学习有用。
image_paths = list(paths.list_images(args["dataset"]))
random.shuffle(image_paths)
labels = [p.split(os.path.sep)[-2] for p in image_paths]
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False)
dataset = HDF5DatasetWriter((len(image_paths), 512 * 7 * 7), args["output"], data_key="features", buf_size=args["buffer_size"])
dataset.store_class_labels(le.classes_)
for i in np.arange(0, len(image_paths), bs):
batch_paths = image_paths[i : i+bs]
batch_labels = labels[i : i + bs]
batch_images = []
for (j, image_path) in enumerate(batch_paths):
image = load_img(image_path, target_size=(224, 224))
image = img_to_array(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
image = imagenet_utils.preprocess_input(image)
batch_images.append(image)
batch_images = np.vstack(batch_images)
features = model.predict(batch_images, batch_size=bs)
features = features.reshape((features.shape[0], 512 * 7 * 7))
dataset.add(features, batch_labels)
dataset.close()
迁移学习实例
在上一步的特征提取中，使用的权重数据是来自imagenet数据集训练出的，imagenet属于超大规模数据集，包含1500万张图片，对应2万多种类别。这样的数据集，和17flowers数据集的差别很大，那我们能否使用VGG16提取17flowers的有效特征，然后进行分类呢？
我们使用上一步骤提取的特征，然后应用简单的Logistic回归算法进行分类：
db = h5py.File(args["db"], "r")
i = int(db["labels"].shape[0] * 0.75)
print("[INFO] tuning hyperparameters ...")
params = {"C": [0.1, 1.0, 10.0, 100.0, 1000.0, 10000.0]}
model = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=3, n_jobs=args["jobs"])
model.fit(db["features"][:i], db["labels"][:i])
print("[INFO] best hyperparameters: {}".format(model.best_params_))
print("[INFO] evaluating ...")
preds = model.predict(db["features"][i:])
print(classification_report(db["labels"][i:], preds, target_names=db["label_names"]))
print("[INFO] saving model ...")
f = open(args["model"], "w")
f.write(pickle.dumps(model.best_estimator_))
f.close()
db.close()
结果如下：
有没有感觉到意外，准确率达到了不可思议的93%，要知道我们使用的VGG16模型是使用imagenet数据集训练出的权重，其类别和17flowers有天壤之别，但这种迁移学习效果就是这么明显。这也证明了，诸如VGG之类的网络能够进行迁移学习，将其判别特征编码为输出，我们可以使用它来训练我们自己的自定义图像分类器。
总结
通常，迁移学习应用于深度学习和计算机视觉时，有两种方法：
- 将网络视为特征提取器，将图像向前传播到给定层，将它们视为特征向量。
- 通过向网络头部添加一组全新的全连接层并调整这些FC层以识别新类（同时仍使用相同的基础CONV过滤器）来微调网络。
本文探讨的是第一种方法，我们将VGG、Inception、ResNet作为强大的特征提取器，可以让我们在数量有限的数据集也能训练出效果不错的模型。
以上实例均有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
另外，我在阅读《Deep Learning for Computer Vision with Python》这本书，在微信公众号后台回复“计算机视觉”关键字，可以免费下载这本书的电子版。
