AI 模型迁移学习效果不佳的调参策略与数据构造方法 大家好，今天我们来深入探讨一个在实际应用中经常遇到的问题：AI模型迁移学习效果不佳。迁移学习是利用预训练模型，在新的数据集上进行微调，从而快速构建高性能模型的一种常用方法。然而，理想很丰满，现实很骨感，很多时候我们发现迁移学习的效果并不如预期，甚至不如从头训练一个模型。这其中涉及诸多因素，包括但不限于预训练模型与目标任务的差异、数据质量、调参策略等等。 今天，我们将从调参策略和数据构造两个核心方面入手，详细剖析如何解决迁移学习效果不佳的问题。 一、调参策略：精细化调整，挖掘模型潜力 迁移学习的调参并非简单地调整学习率和batch size，而是需要根据具体情况，进行更精细化的调整。 学习率的设置：分层学习率与学习率衰减 在迁移学习中，预训练模型的浅层网络通常已经学习到了一些通用的特征，而深层网络则更偏向于原始任务的特征。因此，我们可以采用分层学习率的策略，即浅层网络使用较小的学习率，而深层网络使用较大的学习率。这样可以避免破坏浅层网络已经学习到的通用特征，同时加速深层网络在新任务上的收敛。 此外，学习率衰减也是一个重要的技巧。随着训练 …