深度學習中的finetuning是什么？如何理解？

微調是指對模型進行更精細的調整，這是深度學習中常見的訓練技巧。微調通常與遷移學習相結合。因為對于普通人來說，我們可以得不到大量的數據，也沒有足夠好的計算資源供我們使用。。所以我們只能在Imagenet這樣的大數據集上使用別人訓練過的模型，然后把它們適配到我們需要的特定領域，比如識別動物，衣服等等。這里，需要移植其他人的方法美國模式變成自己的問題是微調。

它是基于這樣的思想，通過訓練大量的數據，神經網絡可以提取數據的淺層特征，比如圖片的邊緣和紋理。根據神經網絡的分層學習過程，通過前幾層網絡提取這些淺層特征，以便為后面的高級特征提取服務。最后根據任務的需要確定最后幾層的輸出結果。因此，這為模型遷移的微調帶來了契機。我們只需要利用預訓練模型前幾層提取的淺層特征，根據自己任務的要求，適當調整網絡最后幾層的結點。結構，可以得到相對較好的訓練效果。(下圖是任務A的前期訓練遷移到任務B，任務B是微調。)

所以微調的好處是顯而易見的。首先，你不t不需要自己設計模型結構，可以使用預先訓練好的模型，稍作調整。其次，不需要重新訓練模型，這將大大縮短訓練周期，因為在重新訓練模型時，模型的精度往往是從一個很低的值慢慢上升，通過遷移的思想進行微調，只需要較少的訓練迭代，就可以得到較好的結果，從而加快訓練效率。

Finetuning的意思和他的字面意思一樣:微調。深度學習訓練模型一般有兩種。一種是用各種初始化方法初始化網絡參數，然后從零開始訓練，稱為從零開始訓練。一個是在某種對數據集訓練的模型進行初始化，用較小的學習率在自己的數據集上進行訓練，稱為微調。現在，視覺任務一般使用在imagenet或coco上訓練的模型作為預訓練的身體網絡。然后，該模型對自己的數據集進行微調。