[人工智能]WDK李宏毅学习笔记第十七周02_Transfer Learning

Transfer Learning

摘要

1、目的

让machine可以从类似但是没有直接相关的数据中学到东西，用到我们需要做的事情中，这就是Transfer Learning要做的事情。

2、Transfer Learning-Overview

Transfer Learning按Source data及Target data有无label主要分为以下四种，本章主要讲的是有label的Source data问题的一些解决办法。

3、source 和 target data都是有label的

3.1 Model Fine-tuning

通常情况下，target data的量是很少的，Source data的量是很多的。

例如在做无监督的语音辨识时，Target data只有几段声音，而Source data有很多声音，解决这个问题的办法是很直觉的，就是先用Source data训练一个语音辨识的model，再用target data去Fine-tuning训练好的model。但是可能遇到的问题就是target data数量太少了，导致在Fine-tuning model的时候可能会坏掉，所以在Fine-tuning时，要非常小心。有一个让其好train的技巧叫做Conservative Training，它是在做Fine-tuning时加一些约束，使得做完Fine-tuning时的model和原本的model参数越接近越好。

另外一个方法是Layer Transfer，它的做法是直接复制一些用Source data训练好的model的layer，用target data训练时，被复制的layer不变，只改变其他layer的参数。

那到底复制哪几层，这个需要"因地制宜"，当做语音辨识的时候，复制后面几层的效果是好的，在做图像识别时，复制前面几层的效果是好的。

3.2 Multitask Learning

Multitask Learning是让model共用一些layer同时去训练source data和target data，前提就是source data和target data要有相似之处。

4、 Target data无label Source data有label

4.1 Domain-adversarial training

例如，要训练一个数字识别问题，Source data是有label的，而Target data是彩色数字数量少且无label的，要训练一个model能识别彩色数字。

如果直接learning一个model，结果多半会坏掉，如果用神经网络前面几层找feature明显也不行，两个data的特征差别过大。但是数字总统形状是相似的，所以需要做的是将一些对识别有负面影响的特征清除，然后再进行训练，如何清除，我们需要train一个Domain classifier(D)，它是用来判别经过网络转换得到的Features f是来自source data还是target data，于是任务就变成了feature extractor的神经网络需要消除掉source data还是target data之间的差异来骗过D，但只是一个D是不够的，神经网络可以轻易的胡乱消除就可以骗过D，还需要其保留有效信息将Label Predictor做好，这个方法就叫做Domain-adversarial training。

4.2 Zero-shot Learning

当Source data和Target data需要完成的任务不一样时，我们就需要用Zero-shot Learning。例如Source data是分布猫狗的图片，而Target data是分布草泥马的图片，Source data中是没有该图片的，此时再用Domain-adversarial training是有点强人所难的，于是就需要用Zero-shot Learning。

Zero-shot Learning是将各个目标的属性输出，然后对照数据库去训练和输出属性一样的目标。

在训练时，我们若直接用算距离的function是不行的，它只考虑了将X及其对应的Y越接近越好，却没有考虑X与其无关的Y也要越远越好。

所以需要修改loss function。

方法

1. Source 和Target data都是有label时，进行训练的方法主要用的是Model Fine-tuning和Multitask Learning。前者是用Source data对model进行训练，得到的model作为model初始化参数，再用Target data对model进行训练，再训练时，要求model与初始化参数越接近越好，以防止over fit。后者是用model共用一些layer同时去训练source data和target data，前提就是source data和target data要有相似之处。
2. Target data无label Source data有label时，进行训练的方法主要有Domain-adversarial training和Zero-shot Learning。前者是设计一些神经网络作为特征消除器，将Target data的一些多余特征消除，使其与Source data特征接近，来实现Transfer Learning。后者是训练一个属性提取的model，大量的Source data负责教会model提取特征，再从Target data中提取特征和数据库做对比或者投映到高维空间中，以此找到对应的label。

结论

在Source data和Target data都是有label时的方法中，Model Fine-tuning适用性更强，而Multitask Learning则必须要source data和target data是有相似之处的。在Target data无label而Source data有label时的方法中，Domain-adversarial training要求Source data做的任务要和Target data做的任务是一样的，Zero-shot Learning则是用来处理任务不一样时的问题。

展望

在解决一些问题时，我们往往会面临Target data过少，而又无法获取更多data，但是却有大量与Target data类似数据的问题，此时若用少量的Target data硬training一个模型，往往会得到过拟合的模型。Transfer Learning则可以很好利用类似的data解决这个问题，若model要求准确率高，还可用GAN生成适量与Target data一类的数据，再配合上Transfer Learning应该可以得到更准确的model。