凍結部分已訓練的權重在遷移學習中扮演著至關重要的角色，它對訓練過程有著顯著的幫助，同時不凍結也會帶來一些影響。以下詳細解釋：
凍結部分已訓練權重對訓練的幫助：
- 加速收斂 (Faster Convergence):
- 已訓練的權重通常學習到了通用的、底層的特徵表示，例如圖像的邊緣、紋理、形狀等，這些特徵對於新的、相關的任務可能仍然有用。
- 凍結這些權重可以讓模型將訓練的重點放在學習新任務特有的高層次特徵上，而不需要從頭開始學習底層特徵。
- 由於需要學習的參數量減少，訓練過程通常會更快地收斂到一個較好的性能水平。
- 減少所需訓練數據 (Reduced Data Requirement):
- 當目標任務的數據量有限時，從頭開始訓練一個複雜的模型很容易過擬合。
- 凍結預訓練權重可以有效地利用在大量數據上學習到的知識，減少對目標任務數據量的需求。模型只需要微調少量的可訓練參數，降低了過擬合的風險。
- 提高泛化能力 (Improved Generalization):
- 預訓練模型通常在非常大的數據集上進行訓練，因此學習到的特徵具有更好的泛化能力。
- 通過凍結這些權重，可以將這種良好的泛化能力遷移到新的任務上，使得模型在新任務上也能有更好的表現，尤其是在目標任務的數據分布與預訓練數據分布相似的情況下。
- 避免災難性遺忘 (Mitigating Catastrophic Forgetting):
- 在連續學習或遷移學習的場景中，如果直接在新的任務上訓練整個模型，可能會導致模型遺忘之前學習到的有用知識，這種現象稱為災難性遺忘。
- 凍結之前任務學習到的權重可以有效地保留這些知識，防止模型在新任務上表現不佳。
沒有凍結權重 (即微調所有權重) 的影響：
- 更長的訓練時間 (Longer Training Time):
- 如果不凍結任何權重，模型需要從頭開始調整所有參數，這通常需要更多的迭代次數和更長的訓練時間才能收斂。
- 更高的數據需求 (Higher Data Requirement):
- 微調所有權重需要足夠的目標任務數據，以避免模型在新數據上過擬合，尤其當目標任務的數據量相對較小時。
- 可能導致過擬合 (Potential for Overfitting):
- 如果目標任務的數據量不足，微調所有權重可能會導致模型過度適應目標任務的訓練數據，而在未見過的數據上表現不佳。
- 可能破壞預訓練的知識 (Potential for Destroying Pre-trained Knowledge):
- 如果新的任務與預訓練任務差異較大，並且使用了不當的學習率，微調所有權重可能會導致模型快速遺忘之前學習到的有用特徵，反而降低了性能。
何時凍結，何時微調？
- 目標任務與預訓練任務非常相似，且目標數據量較小： 凍結大部分預訓練權重，只微調最後幾層或新增的特定層。
- 目標任務與預訓練任務相似，但目標數據量較大： 可以微調所有權重，但通常會使用較小的學習率，以避免過快地改變預訓練的權重。
- 目標任務與預訓練任務差異較大，但目標數據量較大： 可以考慮微調所有或大部分權重，但可能需要更仔細地調整學習率等超參數。
- 目標任務與預訓練任務差異很大，且目標數據量很小： 遷移學習可能效果不佳，從頭開始訓練可能是一個更好的選擇。
總結：
凍結部分已訓練的權重是遷移學習中一種重要的策略，它可以有效地利用預訓練模型學習到的知識，加速訓練、減少數據需求、提高泛化能力並避免災難性遺忘。不凍結權重則需要更多的數據和更長的訓練時間，並且可能導致過擬合或破壞預訓練的知識。是否凍結以及凍結哪些層取決於具體的任務、數據量以及預訓練模型與目標任務的相似性。
解除凍結模型部分或全部權重的推薦時間點取決於多個因素，包括：
- 目標任務與預訓練任務的相似性：
- 高度相似： 可以較晚解除凍結，甚至只微調最後幾層或新增的層。預訓練的特徵提取器已經非常適應新任務，只需要調整輸出層即可。
- 中等相似： 可以在訓練初期凍結大部分層，隨著訓練的進行，逐步解除凍結較底層的層。這樣可以先利用預訓練的通用特徵，然後再根據新任務的數據進行更細緻的調整。
- 低度相似： 可以較早解除凍結，甚至從一開始就微調所有層，但通常會使用較小的學習率。由於任務差異較大，可能需要對預訓練的特徵進行較大的調整。
- 目標任務的數據量大小：
- 數據量較小： 建議在訓練初期保持較多層的凍結，以防止過擬合。隨著訓練的進行，如果模型在驗證集上的性能開始停滯，可以逐步解除凍結更底層的層，允許模型學習更具體的特徵。但要謹慎，避免過早完全解除凍結導致過擬合。
- 數據量中等： 可以採取逐步解除凍結的策略。先訓練只包含新增層的模型，然後逐步解凍靠近輸出層的層，最後再解凍更底層的層。
- 數據量較大： 可以更早地解除凍結更多的層，甚至從一開始就微調所有層。充足的數據有助於防止過擬合，並允許模型充分利用預訓練的知識進行調整。
- 模型在驗證集上的性能表現：
- 早期停滯： 如果在只訓練新增層或最後幾層時，模型在驗證集上的性能很快達到飽和並停止提升，這可能表明需要允許模型調整更底層的預訓練權重以學習更相關的特徵。此時可以考慮逐步解除凍結。
- 訓練損失持續下降但驗證損失開始上升 (過擬合跡象)： 這時不宜過早解除凍結更多的層，甚至可能需要重新凍結一些層或使用更強的正規化方法。
- 訓練和驗證損失都緩慢下降： 可以繼續訓練當前解凍的層，並根據驗證集的性能決定是否進一步解除凍結。
- 訓練的階段：
- 初始階段： 通常會凍結大部分預訓練權重，重點訓練新增的層或最後幾層，讓模型先適應新任務的輸出結構。
- 中期階段： 當模型在驗證集上的性能開始趨於平緩時，可以逐步解除凍結更底層的層，允許模型調整更通用的特徵。
- 後期階段： 如果數據量充足且模型性能仍有提升空間，可以考慮解除所有凍結，進行全局微調。
一般的推薦策略 (逐步解除凍結):
- 初始階段： 凍結預訓練模型的所有卷積層（或其他特徵提取層），只訓練新增的分類器/回歸器等輸出層。
- 中期階段 (當驗證集性能開始停滯時)：
- 解除凍結靠近輸出層的幾個卷積塊 (ResNet 中的 block，VGG 中的幾個卷積層)。
- 使用較小的學習率繼續訓練。
- 監控驗證集的性能。
- 後期階段 (如果驗證集性能持續提升)：
- 可以逐步解除凍結更底層的卷積塊。
- 始終使用較小的學習率，以避免破壞已經學習到的有用特徵。
- 最終階段 (如果數據量非常充足)：
- 可以考慮解除所有層的凍結，進行全局微調。但仍然建議使用較小的學習率。
實踐中的建議：
- 從保守開始： 先凍結大部分層，只訓練新增的層。
- 監控驗證集： 這是判斷何時解除凍結的關鍵指標。觀察驗證集的損失和指標變化。
- 逐步解除： 不要一次性解除所有層的凍結，而是逐步進行，一次解凍一層或一個塊。
- 使用較小的學習率： 在微調預訓練權重時，通常需要使用比訓練新層更小的學習率，以避免對已經學習到的權重造成過大的擾動。
- 實驗和調整： 最佳的解除凍結時間點和策略往往需要根據具體的任務和數據進行實驗和調整。
總而言之，解除凍結權重的最佳時間點是一個需要根據具體情況和實驗結果來確定的超參數。核心原則是從保守開始，根據驗證集的性能逐步放開對預訓練權重的限制，並始終使用較小的學習率進行微調。