Transfer Learning with MobileNetV2 数据集 吴恩达

### 使用MobileNetV2进行迁移学习 在计算机视觉领域，使用预训练模型如MobileNetV2执行迁移学习是一种常见做法[^1]。这种方法不仅能够节省大量的计算资源，还能显著提升新任务上的性能。 对于希望基于MobileNetV2实现迁移学习的应用场景而言，通常会采用两种主要策略： #### 方法一：冻结基础卷积层并重新训练顶层分类器 在这种方法下，除了最后几层外的所有网络参数都将被固定住不再更新权重；而新增加的部分则需要通过反向传播算法来调整其内部连接强度直至收敛于最优解。具体操作如下所示： ```python from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.models import Model base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` #### 方法二：微调整个网络结构 当目标数据集规模较大且具备足够的多样性时，则可以考虑逐步放开更多层次参与梯度下降过程中的优化运算，即所谓“fine-tuning”。此时需要注意的是初始阶段的学习率应当设置得较小以免破坏已经学到的良好特征表示。 ```python # 解冻部分或全部原始模型的层以便进一步训练 for layer in base_model.layers[-50:]: if not isinstance(layer, BatchNormalization): layer.trainable = True model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=num_epochs, validation_data=val_generator, validation_steps=len(val_generator)) ``` 为了更好地理解和实践上述概念，建议先熟悉Python编程环境以及神经网络基础知识[^2]。此外，在实际项目开发过程中还可以参考官方文档或其他开源社区贡献者分享的经验案例以获得更全面的技术支持和服务保障[^3]。