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| 本文作者： 木子 | 2020-11-11 09:58 |
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有一個(gè)名詞正在被越來(lái)越頻繁地得到關(guān)注：遷移學(xué)習(xí)。它相比效果表現(xiàn)好的監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)說，可以減去大量的枯燥標(biāo)注過程，簡(jiǎn)單來(lái)說就是在大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行小數(shù)據(jù)集的遷移，以獲得對(duì)新數(shù)據(jù)較好的識(shí)別效果，因其能夠大量節(jié)約新模型開發(fā)的成本，在實(shí)際應(yīng)用中被更廣泛地關(guān)注。基于此，百度EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺(tái)引入了超大規(guī)模視覺預(yù)訓(xùn)練模型，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)工具，幫助開發(fā)者使用少量數(shù)據(jù)，快速定制高精度AI模型。
在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，通常需要大量的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注等數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程會(huì)耗費(fèi)大量的人力、金錢和時(shí)間成本。為解決此問題，我們可以使用預(yù)訓(xùn)練模型。以預(yù)訓(xùn)練模型A作為起點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行重新調(diào)優(yōu)，利用預(yù)訓(xùn)練模型及它學(xué)習(xí)的知識(shí)來(lái)提高其執(zhí)行另一項(xiàng)任務(wù)B的能力，簡(jiǎn)單來(lái)說就是在大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型上進(jìn)行小數(shù)據(jù)集的遷移，以獲得對(duì)新數(shù)據(jù)較好的識(shí)別效果，這就是遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）。遷移學(xué)習(xí)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于各類深度學(xué)習(xí)任務(wù)中。在具體實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)時(shí)，有多種深度網(wǎng)絡(luò)遷移方法，其中的Fine-tune（微調(diào)）是最簡(jiǎn)單的一種深度網(wǎng)絡(luò)遷移方法，它主要是將已訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到新的模型來(lái)幫助新模型訓(xùn)練。
針對(duì)一個(gè)具體的模型開發(fā)任務(wù)，我們通常會(huì)選擇在公開的大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練收斂、且效果較好的模型，作為預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，在此基礎(chǔ)上使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行Fine-tune。在Fine-tune時(shí)，默認(rèn)源域（預(yù)訓(xùn)練模型）、目標(biāo)域數(shù)據(jù)集（用戶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集）需要具有較強(qiáng)相關(guān)性，即數(shù)據(jù)同分布，這樣我們才能利用預(yù)訓(xùn)練模型的大量知識(shí)儲(chǔ)備，快速高效地訓(xùn)練出針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景并具有優(yōu)秀效果的模型。
但在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，很多用戶會(huì)面臨數(shù)據(jù)集與源數(shù)據(jù)集分布不同的問題。比如，預(yù)訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)都是自然風(fēng)景，但用戶的數(shù)據(jù)集都是動(dòng)漫人物。類似這種源數(shù)據(jù)集和目標(biāo)數(shù)據(jù)差別較大的問題，在具體應(yīng)用中較易導(dǎo)致負(fù)向遷移，具體表現(xiàn)為訓(xùn)練收斂慢，模型效果差等。
因此，一個(gè)包含各類場(chǎng)景、覆蓋用戶各類需求的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集就十分重要，通過這個(gè)包羅萬(wàn)象的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練所得的模型，才能夠更好地適應(yīng)來(lái)自各行各業(yè)用戶的需求，更好地Fine-tune用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集，幫助用戶在自己的數(shù)據(jù)集上得到效果更好的模型。
百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型便在此背景下產(chǎn)生，在視覺方向，百度自研超大規(guī)模視覺預(yù)訓(xùn)練模型覆蓋圖像分類與物體檢測(cè)兩個(gè)方向。圖像分類的預(yù)訓(xùn)練模型，用海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括10萬(wàn)+的物體類別，6500萬(wàn)的超大規(guī)模圖像數(shù)量，進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練所得，適應(yīng)于各類圖像分類場(chǎng)景；物體檢測(cè)的預(yù)訓(xùn)練模型，用800+的類別，170萬(wàn)張圖片以及1000萬(wàn)+物體框的數(shù)據(jù)集，進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練所得，適應(yīng)于各類物體檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景。相對(duì)于普通使用公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型，在各類數(shù)據(jù)集上都有不同程度效果提升，模型效果和泛化性都有顯著提升。
（以下實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集均來(lái)自不同行業(yè)）
圖像分類
在圖像分類模型中，使用百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的Resnet50_vd相比普通模型在各類數(shù)據(jù)集上模型效果平均提升12.76%，使用百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的Resnet101_vd，相比于普通預(yù)訓(xùn)練模型，平均提升13.03%,使用百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的MobilenetV3_large_1x，相比于普通預(yù)訓(xùn)練模型，平均提升8.04%。
基于百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練出來(lái)的ResNet50_vd，ResNet101_vd和MobileNetV3_large_x1_0，其中比較特殊的幾個(gè)模型，EffcientNetB0_small是去掉SE模塊的EffcientNetB0，在保證精度變化不大的同時(shí)，大幅提升訓(xùn)練和推理速度，ResNeXt101_32x16d_wsl 是基于超大量圖片的弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型，準(zhǔn)確率高，但預(yù)測(cè)時(shí)間相對(duì)增加，Res2Net101_vd_26w_4s則是在單個(gè)殘差塊內(nèi)進(jìn)一步構(gòu)造了分層的殘差類連接，比ResNet101準(zhǔn)確度更高。
并且，為了進(jìn)一步提升圖像分類模型的模型效果，在訓(xùn)練層面，圖像分類新增了mix_up和label_smoothing功能，可以在單標(biāo)簽分類任務(wù)中，根據(jù)模型的訓(xùn)練情況選擇開啟或者關(guān)閉。mix_up是一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，它從訓(xùn)練樣本中隨機(jī)抽取了兩個(gè)樣本進(jìn)行簡(jiǎn)單的隨機(jī)加權(quán)求和，并保存這個(gè)權(quán)重，同時(shí)樣本的標(biāo)簽也對(duì)應(yīng)地用相同的權(quán)重加權(quán)求和，然后預(yù)測(cè)結(jié)果與加權(quán)求和之后的標(biāo)簽求損失，通過混合不同樣本的特征，能夠減少模型對(duì)錯(cuò)誤標(biāo)簽的記憶力，增強(qiáng)模型的泛化能力。Label_smoothing是一種正則化的方法，增加了類間的距離，減少了類內(nèi)的距離，避免模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果過于confident而導(dǎo)致對(duì)真實(shí)情況的預(yù)測(cè)偏移，一定程度上緩解由于label不夠soft導(dǎo)致過擬合的問題。
物體檢測(cè)
在物體檢測(cè)模型中，使用百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的YOLOv3_DarkNet相比普通模型在各類數(shù)據(jù)集上模型效果平均提升4.53 %，使用百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的Faster_RCNN，相比于普通預(yù)訓(xùn)練模型，平均提升1.39%。
并且，在物體檢測(cè)方向，EasyDL內(nèi)置基于百度超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型訓(xùn)練出來(lái)的YOLOv3_Darknet、Faster_R-CNN_ResNet50_FPN，其中，Cascade_Rcnn_ResNet50_FPN通過級(jí)聯(lián)多個(gè)檢測(cè)器以及設(shè)置不同IOU的重采樣機(jī)制，使得檢測(cè)器的精度、和定位的準(zhǔn)確度進(jìn)一步提升。此外，針對(duì)用戶的需求，新增兩種YOLOv3的變種模型，其中，YOLOv3_MobileNetV1，是將原來(lái)的YOLOv3骨架網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetv1，相比YOLOv3_DarkNet, 新模型在GPU上的推理速度提升約73%。而YOLOv3_ResNet50vd_DCN是將骨架網(wǎng)絡(luò)更換為ResNet50-VD，相比原生的DarkNet53網(wǎng)絡(luò)在速度和精度上都有一定的優(yōu)勢(shì)，在保證GPU推理速度基本不變的情況下，提升了1%的模型效果，同時(shí)，因增加了可形變卷積，對(duì)不規(guī)則物體的檢測(cè)效果也有一定的正向提升。
綜合多項(xiàng)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，百度超大規(guī)模視覺預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)比公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型，效果提升明顯。
百度EasyDL是基于飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，面向企業(yè)開發(fā)者推出的零門檻AI開發(fā)平臺(tái)，一站式支持智能標(biāo)注、模型訓(xùn)練、服務(wù)部署等全流程功能，內(nèi)置豐富的預(yù)訓(xùn)練模型，支持圖像分類、物體檢測(cè)、文本分類、音視頻分類等多類模型，支持公有云/私有化/設(shè)備端等靈活部署方式。EasyDL目前已在工業(yè)、零售、制造、醫(yī)療等領(lǐng)域廣泛落地。
在模型的開發(fā)與應(yīng)用過程中，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到服務(wù)部署，開發(fā)者在每個(gè)環(huán)節(jié)都可能面對(duì)不同的門檻與難點(diǎn)。
在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，如何針對(duì)業(yè)務(wù)需求選擇適當(dāng)?shù)挠?xùn)練數(shù)據(jù)并正確標(biāo)注？
進(jìn)入到模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，如何選擇恰當(dāng)?shù)哪Ｐ停仍撊绾翁嵘?/p>
到達(dá)部署的“最后一公里”，硬件如何選型，又如何快速完成業(yè)務(wù)集成？
解答疑問的機(jī)會(huì)來(lái)了！
本周六，AI快車道降臨“世界歷史名城”西安，開源框架高階營(yíng)也將由百度資深研發(fā)工程師們，從開發(fā)全流程、目標(biāo)檢測(cè)、“全能”O(jiān)CR、最前沿的NLP技術(shù)、部署工具、昆侖芯片六大方向展開深度講解，歡迎有AI應(yīng)用的、熱愛深度學(xué)習(xí)技術(shù)等尋求技術(shù)突破的開發(fā)者們來(lái)【高新希爾頓酒店7層3號(hào)廳】進(jìn)行交流，期待在這樣一個(gè)歷史、科研、教育、工業(yè)都重點(diǎn)發(fā)展的城市與大家共建AI之路！
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