《神经网络训练方法》课件.pptVIP

*************************************第五部分：高级训练技巧迁移与模型共享包括迁移学习、知识蒸馏和多任务学习等技术，这些方法能够有效利用已有知识，提升模型性能或压缩模型体积，减少对大量标注数据的依赖。自动化训练涵盖超参数优化、神经架构有哪些信誉好的足球投注网站和AutoML等技术，通过自动化有哪些信誉好的足球投注网站最佳模型配置和架构，减少人工试错，提高研发效率。训练加速与优化包含分布式训练、混合精度计算和梯度累积等方法，这些技术能够加速训练过程，处理更大规模的数据和模型。特殊学习范式探讨对抗训练、自监督学习和元学习等前沿学习方法，这些技术能够应对特定挑战，如模型鲁棒性、无标签数据利用和少样本学习等问题。迁移学习1特定任务微调针对目标任务精细调整2特征提取器固定冻结预训练层，仅训练新层3预训练模型选择基于大规模数据集的通用表示迁移学习是一种重用已训练模型知识的技术，特别适用于目标任务数据有限的情况。其核心思想是利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，将学到的特征表示迁移到新任务中，显著减少训练时间和数据需求。实践中，迁移学习通常遵循冻结-解冻策略：首先冻结预训练模型的大部分层（特别是低层），仅训练新添加的任务特定层；然后逐步解冻更多层进行微调，使用较小的学习率对整个网络进行调整。这种渐进式微调能够保留有用的通用特征，同时适应新任务的特定需求。迁移学习的效果受源任务与目标任务相似性的影响。当两个任务相关度高时，可以迁移更多层；相关度低时，可能只需保留较低层的通用特征提取器。衡量迁移效果的指标包括性能提升、收敛速度和所需训练数据量的减少程度。对抗训练1对抗样本生成对抗训练的第一步是生成对抗样本。这通常通过向输入添加精心设计的微小扰动来实现，使模型产生错误预测。最常用的方法是FGSM（快速梯度符号法）和PGD（投影梯度下降），它们基于损失函数梯度生成对抗扰动。2对抗样本融入训练将生成的对抗样本加入训练集中，与原始样本一起训练模型。这可以通过混合批次（部分原始样本，部分对抗样本）或完全使用对抗样本替代原始样本来实现。训练过程中，模型同时学习抵抗对抗扰动和完成原始任务。3模型鲁棒性评估通过各种对抗攻击测试训练后的模型，评估其鲁棒性。常见的评估包括白盒攻击（攻击者知道模型参数）和黑盒攻击（攻击者仅能查询模型输出）。鲁棒性通常通过模型在不同强度对抗样本上的准确率来衡量。4鲁棒性与精度权衡对抗训练通常面临鲁棒性与标准准确率之间的权衡。增强对抗鲁棒性可能降低模型在干净样本上的性能。先进的对抗训练方法如TRADES算法通过调整损失函数平衡这种权衡，或使用额外数据增强对抗训练效果。知识蒸馏教师-学生架构知识蒸馏基于教师-学生模型范式，其中大型复杂的教师模型向小型学生模型传授知识。教师模型通常是经过充分训练的大型网络或多个模型的集成，具有出色的性能但计算成本高。学生模型则更小更快，适合部署到资源受限的环境。软标签知识传递传统训练使用硬标签（独热编码），而知识蒸馏利用教师模型的概率分布（软标签）训练学生模型。这些软标签包含类间相似性的丰富信息，如狗图像在狼类上也有一定概率。温度参数T控制软化程度：T越高，分布越平滑，传递的暗知识越多。蒸馏实施方法蒸馏损失通常结合两部分：学生模型预测与真实标签的硬损失，以及学生与教师输出分布的软损失（通常是KL散度）。这两种损失的权重可调，平衡标准学习与知识迁移。除了输出层，特征层的知识也可以通过特征匹配或注意力迁移等技术进行蒸馏，进一步提升效果。自监督学习预训练任务设计创建无需手动标注的自监督任务1表示学习模型学习数据的通用表示2下游任务微调将学到的表示应用于目标任务3评估与迭代验证表示质量并改进预训练4自监督学习通过从数据本身生成监督信号，避免了昂贵的人工标注过程。它主要包括两个阶段：预训练阶段使用自定义的代理任务（如图像重建、上下文预测、对比学习等）学习数据表示；下游任务阶段将预训练的模型应用于实际任务并进行微调。计算机视觉领域的自监督任务包括图像旋转预测、拼图求解、色彩化和对比学习等。自然语言处理领域则有掩码语言模型、下一句预测和语句排序等代理任务。近年来，对比学习框架如SimCLR、MoCo以及掩码自编码器如MAE取得了突破性进展，使自监督模型的性能接近甚至超过了监督学习基准。自监督学习的优势在于可以利用海量未标注数据学习丰富的特征表示，特别适用于标签稀缺的领域。此外，由于学习的是数据的内在结构而非特定任务的映射，自监督模型通常具有更好的泛化能力和迁移潜力。在资源受限的场景下，它能显著降低对标注数据的需求。多任务学习