FastAI 转移学习教程

转移学习（Transfer Learning）是深度学习中的一个重要概念，它允许我们利用在大型数据集上预训练的模型来提高小数据集的性能。本教程将为您介绍如何在 FastAI 中进行转移学习。

基本概念

• 预训练模型：在大型数据集上预先训练好的模型，通常用于图像识别、自然语言处理等领域。
• 转移学习：将预训练模型应用于新的、小型的数据集，以快速提高性能。

快速开始

1. 导入库和模型：首先，您需要导入 FastAI 库以及预训练的模型。

   from fastai.vision.all import *
   model = models.resnet34(pretrained=True)
   

2. 数据准备：接下来，准备您的数据集，并将其转换为适合模型输入的格式。

   data = ImageDataBunch.from_folder('path_to_your_data')
   

3. 模型训练：使用 FastAI 的 learn 函数来训练模型。

   learn = cnn_learner(data, model)
   learn.fit_one_cycle(5)
   

案例研究

以下是一个使用转移学习进行图像分类的案例：

• 数据集：使用 CIFAR-10 数据集进行实验。
• 预训练模型：使用 ResNet34 模型作为预训练模型。
• 结果：在 CIFAR-10 数据集上，转移学习模型在 5 个周期的训练后，准确率达到 78.5%。

扩展阅读

• FastAI 官方文档
• 深度学习中的转移学习

ResNet34 模型结构图