Вопрос или проблема
Я использую модель ResNet50, предобученную на ImageNet, для выполнения трансферного обучения, адаптируя её для задачи классификации изображений.
Простой способ сделать это — просто зафиксировать сверточные слои (или на самом деле все слои, кроме последнего полносвязного слоя), однако я наткнулся на статью, в которой авторы упоминают, что слои пакетной нормализации следует тонко настраивать при обучении новой модели:
Некоторые слои, такие как слои пакетной нормализации
(BN), не должны быть зафиксированы, потому что среднее и
дисперсия набора данных будут с трудом соответствовать среднему
или дисперсии предобученных весов. Поэтому автонастройка [30]
применяется к слоям BN в ResNet50, т.е. некоторые из
слоев, которые находятся в верхней части ResNet50, не должны быть
заморожены.
Изначально я зафиксировал все, но в интересах времени и чтобы не тратить вычислительные ресурсы на тестирование эффекта незамораживания слоев BN, насколько важно не замораживать их?
Слой пакетной нормализации помогает эффективно обучать модель. Поскольку вы выполняете трансферное обучение, вы могли зафиксировать все слои до полносвязного классификатора. Если вы хотите сохранить параметры зафиксированных слоев точно такими же, как у оригинальной модели, вы можете загрузить веса только переобученной “головы” во время вывода и/или оценки.
Ваш лучший вариант — попробовать все и посмотреть, что лучше всего подходит для вас.
Ответ или решение
Вопрос о том, следует ли замораживать слои нормализации пакетами (Batch Normalization, BN) при переносном обучении с использованием модели ResNet50, является актуальным и требует внимательного анализа.
При переносном обучении на предобученной модели, такой как ResNet50, обычно рекомендуется замораживать сверточные слои и оставлять лишь последний полносвязный слой для дообучения на вашей целевой задаче. Это позволяет избежать переобучения на небольших наборах данных и использовать извлеченные признаки из предобученной модели.
Тем не менее, как указывается в упомянутой вами статье, слои нормализации пакетами могут оказаться исключением из этого правила. Дело в том, что BN слои вычисляют средние значения и стандартные отклонения по мини-батчам во время обучения. Если вы замораживаете эти слои, они будут использовать статистику, полученную на наборе данных ImageNet, что может не соответствовать статистике вашего нового датасета. В результате, производительность модели может ухудшиться, так как BN слои не смогут адаптироваться к новым данным.
Поскольку ваша задача может существенно отличаться от той, на которой модель изначально обучалась, методы нормализации могут неэффективно работать с данными нового набора. Поэтому многие исследователи рекомендуют оставить BN слои “размораженными” и позволить им настраиваться на среднем и стандартном отклонении вашего нового датасета. Это позволяет BN слоям лучше подстроиться под ваши данные, что может привести к улучшению производительности модели.
Разумеется, окончательное решение о том, замораживать или нет BN слои, зависит от ваших ресурсов и времени на эксперименты. Рекомендую провести несколько экспериментов, замораживая разные комбинации слоев, чтобы увидеть, как это влияет на производительность вашей модели. В некоторых случаях, возможно, будет достаточно оставить только последние несколько слоев, включая BN, размороженными, чтобы достичь хороших результатов без необходимости полного дообучения всех параметров.
Таким образом, важно протестировать различные подходы и выбрать тот, который дает наилучшие результаты для вашего конкретного набора данных.