卷积神经网络之 fine-tuning

### Fine-Tuning 的概念 Fine-tuning 是一种迁移学习技术，在预训练模型的基础上针对特定任务进行优化的过程。通过利用已经在大规模通用数据集上预先训练好的模型权重作为初始化参数，仅需少量的新领域样本即可实现高效的再训练过程[^1]。 ### 微调的具体操作方式 当面对新的目标任务时，通常会保留预训练模型中的大部分结构不变，而只修改最后一层或多层来适配具体应用场景的需求。对于卷积神经网络而言，这可能意味着冻结早期特征提取层的同时更新全连接分类器部分的权值；而对于自然语言处理任务，则可能是替换掉原本用于预测下一个词的语言建模头并接入适合当前场景的任务专用组件，比如问答系统的答案生成模块等[^2]。 ```python from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` 在这个例子中，`BertForSequenceClassification.from_pretrained()` 函数加载了一个已经过广泛语料库训练过的 BERT 模型实例，并将其转换成适用于序列分类任务的形式。之后设置好超参数并通过 `Trainer` 类完成整个微调流程。 ### 学习率的选择 为了防止破坏原有良好泛化能力的知识表示，初始阶段的学习速率应当设定得较低一些，随着迭代次数增加可以逐渐提高至正常水平。这样既能保证快速收敛又能维持住之前学到的有效模式识别机制。