浅谈深度学习与迁移学习的原理与应用王志宇摘要：随着计算机硬件的快速发展，计算机的计算能力得到了极大的提高，需要大量计算的深度学习算法得以发展，并大规模地应用到各个领域之中。本文介绍了深度学习及其衍生出的迁移学习的原理及其各自试用的场景，以望为之后的研究者提供一定的参考。关键词：深度学习;迁移学习;神经网络;特征提取中圖分类号：TP181：A：1672-9129（2020）14-0099-01随着信息时代的到来，深度学习的应用领域正在逐步增加。深度学习是学习寻找数据之间存在的潜在关系。在学习过程中获得的信息对于解释诸如文本，图像和声音之类的数据非常有利。它的最终目标是使机器能够像人类一样进行分析事务和学习其特点，并进行文本识别、图像识别和语音识别等。1深度学习的原理机器学习的工作原理，是找到将输入数据映射到目标结果的规则，而深度学习，是通过一系列的数据变换，来实现输入数据到目标结果的映射。在深度学习中，每层的变换由一组权重来实现，因此，深度学习的本质是为神经网络的所有层找到一组权重值，使得该网络能够将每个输入与目标准确对应。深度学习通常使用损失函数来衡量输出值与预期值之间的距离，然后将这个距离值的大小作为神经网络反馈的信号，对目标的权重值大小进行相应的微调，从而可以得到---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---最佳的权重值。卷积神经网络是深度学习的一类表现比较优秀的算法，卷积神经虽然结构比较复杂，但其实质就是特征提取以及决策推断，要使特征提取尽量准确，就需要将这些网络层结构进行巧妙的组合。因此，深度学习的基本步骤如下：（1）对神经网络的权重随机赋值，由于是对输入数据进行随机的变换，因此跟预期值可能差距很大，相应地，损失值也很高。（2）根据损失值，利用梯度下降法调整每一层网络的参数，以达到减小损失值的目的。（3）根据预测值，对比其与真实值存在的差距，即损失值。（4）重复步骤上诉步骤，直至网络的损失值最小，此时说明模型已经收敛。2迁移学习的原理及特点迁移学习主要有两种被广泛使用的方法，第一种便是通常意义上的finetune，即微调，简而言之就是在他人训练好的网络基础上进行一定的修改用于目标学习任务。迁移学习训练数据量需求量更小，当在一个新任务中重复使用训练好的模型时，该训练模型已经可以很好地获取图像的特征了，这意味着不需要再使用很多的图片来训练新任务了。减少训练数据可以在数据少，数据更多的成本太高且无法获取更多数据时训练模型同时，为了可以在拥有性能较低的硬件配置的情况下更快地训练模型，迁移学习的训练模型由于其泛化性较强逐渐受到研究者们的青睐，它可以提高对非训练数据的准确进行分类的能力，这是因为在训练模型时，有目的地让模型学习对手头任务有用的一般特征是有目的。当模型迁移到一个新任务时，它需要重新学习，且很难过拟合新的训练数据。如何构建一个泛化能力强的模型，是图像分类的一个重要研究方向。训练一个带有数百万参数的复杂模型，需要消耗大量的计算资源且结果非常不稳定。如果从一个预训练的模型开始，则可以避免这种情况。迁移学习可以大量度减少训练参数，使得训练更稳定且更容易调试。基于GoogLeNet的Inception_V3预---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---训练模型的迁移学习算法可以有效地减少对硬件配置性能的要并减少训练集数量的要求。3迁移学习的应用场景当拥有充足的数据资源和计算资源时，通常使用传统的深度学习，当不具备此类条件时，可以采用迁移学习。训练成本是实际应用中需要考虑的重要因素，即所依赖的计算资源和耗费的训练时间，成本较低的算法往往更能满足实际的需要。通常情况下，很少会有研究者从头开始训练整个深度网络，一方面是受限于数据量不足的问题，另一方面是受限于时间成本和计算资源的问题，对于一个实验性极强的研究领域而言，花费数天乃至数周的时间和大量精力去训练一个结果未知且复杂的深度神经网络通常是不可取的。因此，迁移学习的使用场景如下：假设有两个任务系统X和Y任务，X拥有海量的数据资源且已...