在深度學習領域，有一個名詞正在被越來越頻繁地得到關注：遷移學習。它相比效果表現(xiàn)好的監(jiān)督學習來說，可以減去大量的枯燥標注過程，簡單來說就是在大數(shù)據(jù)集訓練的預訓練模型上進行小數(shù)據(jù)集的遷移，以獲得對新數(shù)據(jù)較好的識別效果，因其能夠大量節(jié)約新模型開發(fā)的成本，在實際應用中被更廣泛地關注?；诖?，百度EasyDL零門檻AI開發(fā)平臺引入了超大規(guī)模視覺預訓練模型，結合遷移學習工具，幫助開發(fā)者使用少量數(shù)據(jù)，快速定制高精度AI模型。 

高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難度高，遷移學習提升模型效果

在訓練一個深度學習模型時，通常需要大量的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的采集、標注等數(shù)據(jù)準備過程會耗費大量的人力、金錢和時間成本。為解決此問題，我們可以使用預訓練模型。以預訓練模型A作為起點，在此基礎上進行重新調(diào)優(yōu)，利用預訓練模型及它學習的知識來提高其執(zhí)行另一項任務B的能力，簡單來說就是在大數(shù)據(jù)集訓練的預訓練模型上進行小數(shù)據(jù)集的遷移，以獲得對新數(shù)據(jù)較好的識別效果，這就是遷移學習（Transfer Learning）。遷移學習作為一種機器學習方法，廣泛應用于各類深度學習任務中。在具體實現(xiàn)遷移學習時，有多種深度網(wǎng)絡遷移方法，其中的Fine-tune（微調(diào)）是最簡單的一種深度網(wǎng)絡遷移方法，它主要是將已訓練好的模型參數(shù)遷移到新的模型來幫助新模型訓練。

針對一個具體的模型開發(fā)任務，我們通常會選擇在公開的大數(shù)據(jù)集上訓練收斂、且效果較好的模型，作為預訓練權重，在此基礎上使用業(yè)務數(shù)據(jù)對模型進行Fine-tune。在Fine-tune時，默認源域（預訓練模型）、目標域數(shù)據(jù)集（用戶業(yè)務數(shù)據(jù)集）需要具有較強相關性，即數(shù)據(jù)同分布，這樣我們才能利用預訓練模型的大量知識儲備，快速高效地訓練出針對特定業(yè)務場景并具有優(yōu)秀效果的模型。

但在實際應用場景中，很多用戶會面臨數(shù)據(jù)集與源數(shù)據(jù)集分布不同的問題。比如，預訓練模型的數(shù)據(jù)都是自然風景，但用戶的數(shù)據(jù)集都是動漫人物。類似這種源數(shù)據(jù)集和目標數(shù)據(jù)差別較大的問題，在具體應用中較易導致負向遷移，具體表現(xiàn)為訓練收斂慢，模型效果差等。

因此，一個包含各類場景、覆蓋用戶各類需求的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集就十分重要，通過這個包羅萬象的超大規(guī)模數(shù)據(jù)集訓練所得的模型，才能夠更好地適應來自各行各業(yè)用戶的需求，更好地Fine-tune用戶的業(yè)務數(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)模預訓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)模視覺預訓練模型覆蓋圖像分類與物體檢測兩個方向。圖像分類的預訓練模型，用海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，包括10萬+的物體類別，6500萬的超大規(guī)模圖像數(shù)量，進行大規(guī)模訓練所得，適應于各類圖像分類場景；物體檢測的預訓練模型，用800+的類別，170萬張圖片以及1000萬+物體框的數(shù)據(jù)集，進行大規(guī)模訓練所得，適應于各類物體檢測應用場景。相對于普通使用公開數(shù)據(jù)集訓練的預訓練模型，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。

真實測試數(shù)據(jù)展示百度超大規(guī)模視覺預訓練模型的強大能力

（以下實驗數(shù)據(jù)集均來自不同行業(yè)）

圖像分類

在圖像分類模型中，使用百度超大規(guī)模預訓練模型的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)模預訓練模型的Resnet101_vd，相比于普通預訓練模型，平均提升13.03%,使用百度超大規(guī)模預訓練模型的MobilenetV3_large_1x，相比于普通預訓練模型，平均提升8.04%。

基于百度超大規(guī)模預訓練模型訓練出來的ResNet50_vd，ResNet101_vd和MobileNetV3_large_x1_0，其中比較特殊的幾個模型，EffcientNetB0_small是去掉SE模塊的EffcientNetB0，在保證精度變化不大的同時，大幅提升訓練和推理速度，ResNeXt101_32x16d_wsl 是基于超大量圖片的弱監(jiān)督預訓練模型，準確率高，但預測時間相對增加，Res2Net101_vd_26w_4s則是在單個殘差塊內(nèi)進一步構造了分層的殘差類連接，比ResNet101準確度更高。

并且，為了進一步提升圖像分類模型的模型效果，在訓練層面，圖像分類新增了mix_up和label_smoothing功能，可以在單標簽分類任務中，根據(jù)模型的訓練情況選擇開啟或者關閉。mix_up是一種數(shù)據(jù)增強方式，它從訓練樣本中隨機抽取了兩個樣本進行簡單的隨機加權求和，并保存這個權重，同時樣本的標簽也對應地用相同的權重加權求和，然后預測結果與加權求和之后的標簽求損失，通過混合不同樣本的特征，能夠減少模型對錯誤標簽的記憶力，增強模型的泛化能力。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，避免模型對預測結果過于confident而導致對真實情況的預測偏移，一定程度上緩解由于label不夠soft導致過擬合的問題。

物體檢測

在物體檢測模型中，使用百度超大規(guī)模預訓練模型的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)模預訓練模型的Faster_RCNN，相比于普通預訓練模型，平均提升1.39%。

并且，在物體檢測方向，EasyDL內(nèi)置基于百度超大規(guī)模預訓練模型訓練出來的YOLOv3_Darknet、Faster_R-CNN_ResNet50_FPN，其中，Cascade_Rcnn_ResNet50_FPN通過級聯(lián)多個檢測器以及設置不同IOU的重采樣機制，使得檢測器的精度、和定位的準確度進一步提升。此外，針對用戶的需求，新增兩種YOLOv3的變種模型，其中，YOLOv3_MobileNetV1，是將原來的YOLOv3骨架網(wǎng)絡替換為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)絡更換為ResNet50-VD，相比原生的DarkNet53網(wǎng)絡在速度和精度上都有一定的優(yōu)勢，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，因增加了可形變卷積，對不規(guī)則物體的檢測效果也有一定的正向提升。

綜合多項數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，百度超大規(guī)模視覺預訓練模型對比公開數(shù)據(jù)集訓練的預訓練模型，效果提升明顯。

EasyDL零門檻高效定制高精度AI模型

百度EasyDL是基于飛槳深度學習平臺，面向企業(yè)開發(fā)者推出的零門檻AI開發(fā)平臺，一站式支持智能標注、模型訓練、服務部署等全流程功能，內(nèi)置豐富的預訓練模型，支持圖像分類、物體檢測、文本分類、音視頻分類等多類模型，支持公有云/私有化/設備端等靈活部署方式。EasyDL目前已在工業(yè)、零售、制造、醫(yī)療等領域廣泛落地。

在模型的開發(fā)與應用過程中，從數(shù)據(jù)準備、模型訓練到服務部署，開發(fā)者在每個環(huán)節(jié)都可能面對不同的門檻與難點。

在數(shù)據(jù)準備階段，如何針對業(yè)務需求選擇適當?shù)挠柧殧?shù)據(jù)并正確標注？

進入到模型訓練環(huán)節(jié)，如何選擇恰當?shù)哪Ｐ停仍撊绾翁嵘?/em>