模型微调迁移学习Finetune方法大全

迁移学习广泛地应用于NLP、CV等各种领域，通过在源域数据上学习知识，再迁移到下游其他目标任务上，提升目标任务上的效果。其中，Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式是最为常见的一种迁移学习方法。例如NLP中的预训练Bert模型，通过在下游任务上Finetune即可取得比直接使用下游数据任务从零训练的效果要好得多。

虽然在预训练模型上Finetune能取得非常好的效果，我们经常使用Finetune方法，但是你是否有想过这种Finetune方法有没有什么优化方法？如何Finetune对最终效果好坏有非常大的影响。例如，在Finetune时我们会考虑要迁移预训练网络的哪些层，哪些层需要冻结，哪些层需要随着模型一起Finetune。实际应用时，我们往往需要尝试不同的迁移方法和Finetune策略来达到最优效果。目前学术界也有很多创新性较强的花式Finetune方法研究。

1：使用Pretrain模型做约束

在Finetune阶段，如果我们可用于Finetune的目标任务数据量较少时，很有可能出现过拟合现象，严重影响模型效果；或者在Finetune过程中出现知识遗忘问题（catastrophic memory），把Pretrain阶段学到的有用知识遗忘，丢了西瓜捡了芝麻。为了解决这种问题，学术界提出利用Pretrain模型作为约束，指导Finetune的过程，让Finetune得到的模型更加鲁棒。具体包括：直接使用Pretrain模型的参数作为约束、使用Pretrain模型的中间层表示作为约束、使用Pretrain模型对不同特征注意力强度作为约束。

为了防止模型在Finetune阶段过拟合目标任务数据，或忘记了Pretrain阶段学到的有意义知识，Explicit inductive bias for transfer learning with convolutional networks（ICML 2018）这篇文章介绍了一种使用Pretrain模型参数约束Finetune过程的方法：通过添加Pretrain模型参数和Finetune模型参数之间的某种正则化损失，让Finetune后的模型参数和最开始的Pretrain模型参数更加相似。文章中尝试了多种正则化方法，通过最终的实验发现，一个简单的L2正则效果最好，即对于Pretrain模型和Finetune模型的对应层的参数计算L2距离，作为Finetune过程中损失函数的一部分，公式如下（w为Finetune参数，w0位Pretrain参数）：

2：选择性地对Pretrain模型迁移

Pretrain模型中的参数不一定都是对下游任务有帮助的，因此一些研究提出，对Pretrain的模型进行有选择性的迁移，重点迁移那些对下游任务帮助大的信息。Learning What and Where to Transfer（ICML 2019）中提出一种基于meta-learning的迁移学习方法。这篇文章的核心思路建立在FITNETS: HINTS FOR THIN DEEP NETS（ICLR 2015）一文提出的迁移方法之上，让Target模型通过一个回归任务拟合Pretrain模型中间层的表示

3：在Finetune阶段调整网络结构

之前介绍的迁移学习方法，大多数都是通过Finetune对Pretrain模型的参数进行调整。然而，下游的Target任务可能需要和Source任务采用不同的模型结构来更好的进行学习。因此，TransTailor: Pruning the Pre-trained Model for Improved Transfer Learning（AAAI 2021）提出了一种在Finetune阶段动态剪枝的方法，实现Finetune阶段不仅能够调整模型参数，还能调整模型网络结构。该方法分为Target-aware Pruning和Importance-aware Finetuning两个阶段。在Target-aware Pruning阶段，对于网络中每一层的每一个filter，都对应一个可学习的权重，把Pretrain模型的参数Freeze住，使用Target任务的数据和优化目标进行训练，得到每组参数最终对应的权重

4：学习每组参数Transfer的方式

在利用Pretrain模型进行迁移学习时，我们往往需要决定哪些网络的参数要Freeze，哪些网络参数跟随Target任务Finetune。例如，在CV领域，一些研究表明底层网络能够提取出更一般的图像规律，而接近分类层的参数对于不同Task差异很大，因此为了不将Pretrain阶段学到的知识破坏，将底层参数Freeze，只Finetune上层参数，会最大限度保留Pretrain阶段在大量数据学到的知识，提升迁移学习效果。然而，不同任务需要Freeze的参数存在差异，人工调试不同的Transfer方式（哪些层Freeze、哪些层Finetune）效率很低。同时，一般的Finetune假设每个Target样本都应该使用相同的Finetune方式，这也是不合理的。