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你運(yùn)行過多少次下面的代碼：

import torchvision.models as models
inception = models.inception_v3(pretrained=True)

或者是這個

from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)

看起來使用這些預(yù)訓(xùn)練的模型已經(jīng)成為行業(yè)最佳實(shí)踐的新標(biāo)準(zhǔn)。畢竟，有一個經(jīng)過大量數(shù)據(jù)和計(jì)算訓(xùn)練的模型，你為什么不利用呢？

利用預(yù)訓(xùn)練的模型有幾個重要的好處：

• 合并超級簡單

• 快速實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定(相同或更好)的模型性能

• 不需要太多的標(biāo)簽數(shù)據(jù)

• 遷移學(xué)習(xí)、預(yù)測和特征提取的通用用例

NLP領(lǐng)域的進(jìn)步也鼓勵使用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如GPT和GPT-2、AllenNLP的ELMo、谷歌的BERT、Sebastian Ruder和Jeremy Howard的ULMFiT。

利用預(yù)訓(xùn)練模型的一種常見技術(shù)是特征提取，在此過程中檢索由預(yù)訓(xùn)練模型生成的中間表示，并將這些表示用作新模型的輸入。通常假定這些最終的全連接層得到的是信息與解決新任務(wù)相關(guān)的。

每個人都參與其中

每一個主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了預(yù)先訓(xùn)練好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，帶有權(quán)重：

• Keras Applications

• PyTorch torchvision.models

• Tensorflow Official Models?(and now?TensorFlow Hubs)

• MXNet Model Zoo

• Fast.ai Applications

很簡單，是不是？

但是，這些benchmarks可以復(fù)現(xiàn)嗎？

?

這篇文章的靈感來自Curtis Northcutt，他是麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)博士研究生。他的文章‘Towards Reproducibility: Benchmarking Keras and PyTorch’ 提出了幾個有趣的觀點(diǎn)：

1. resnet結(jié)構(gòu)在PyTorch中執(zhí)行得更好，?inception結(jié)構(gòu)在Keras中執(zhí)行得更好

2. 在Keras應(yīng)用程序上不能復(fù)現(xiàn)Keras Applications上的已發(fā)布的基準(zhǔn)測試，即使完全復(fù)制示例代碼也是如此。事實(shí)上，他們報告的準(zhǔn)確率(截至2019年2月)通常高于實(shí)際的準(zhǔn)確率。

3. 當(dāng)部署在服務(wù)器上或與其他Keras模型按順序運(yùn)行時，一些預(yù)先訓(xùn)練好的Keras模型會產(chǎn)生不一致或較低的精度。

4. 使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。對于某些模型，前向傳遞計(jì)算(假定梯度為off)仍然會導(dǎo)致在推理時權(quán)重發(fā)生變化。

你可能會想：這怎么可能？這些不是相同的模型嗎？如果在相同的條件下訓(xùn)練，它們不應(yīng)該有相同的性能嗎？

并不是只有你這么想，Curtis的文章也在Twitter上引發(fā)了一些反應(yīng)：

關(guān)于這些差異的原因有一些有趣的見解：

了解(并信任)這些基準(zhǔn)測試非常重要，因?yàn)樗鼈冊试S你根據(jù)要使用的框架做出明智的決策，并且通常用作研究和實(shí)現(xiàn)的基線。

那么，當(dāng)你利用這些預(yù)先訓(xùn)練好的模型時，需要注意什么呢?

使用預(yù)訓(xùn)練模型的注意事項(xiàng)

1、你的任務(wù)有多相似？你的數(shù)據(jù)有多相似？

對于你的新x射線數(shù)據(jù)集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的驗(yàn)證精度？首先，你需要檢查你的數(shù)據(jù)與模型所訓(xùn)練的原始數(shù)據(jù)集(在本例中為ImageNet)有多相似。你還需要知道特征是從何處(網(wǎng)絡(luò)的底部、中部或頂部)遷移的，因?yàn)槿蝿?wù)相似性會影響模型性能。

閱讀CS231n?—?Transfer Learning?and ‘How transferable are features in deep neural networks?’

2、你如何預(yù)處理數(shù)據(jù)？

你的模型的預(yù)處理應(yīng)該與原始模型相同。幾乎所有的torchvision模型都使用相同的預(yù)處理值。對于Keras模型，你應(yīng)該始終為相應(yīng)的模型級模塊使用 preprocess_input函數(shù)。例如：

# VGG16
keras.applications.vgg16.preprocess_input
# InceptionV3
keras.applications.inception_v3.preprocess_input
#ResNet50
keras.applications.resnet50.preprocess_input

3、你的backend是什么？

有一些關(guān)于HackerNews的傳言稱，將Keras的后端從Tensorflow更改為CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)提高了性能。由于Keras是一個模型級庫，它不處理諸如張量積、卷積等較低級別的操作，所以它依賴于其他張量操作框架，比如TensorFlow后端和Theano后端。

Max Woolf提供了一個優(yōu)秀的基準(zhǔn)測試項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)CNTK和Tensorflow之間的準(zhǔn)確性是相同的，但CNTK在LSTMs和多層感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings方面更快。

Woolf的文章是2017年發(fā)表的，所以如果能得到一個更新的比較結(jié)果，其中還包括Theano和MXNet作為后端，那將是非常有趣的(盡管Theano現(xiàn)在已經(jīng)被廢棄了)。

還有一些人聲稱，Theano的某些版本可能會忽略你的種子。

4、你的硬件是什么？

你使用的是Amazon EC2 NVIDIA Tesla K80還是Google的NVIDIA Tesla P100？甚至可能是TPU???看看這些不同的pretrained模型的有用的基準(zhǔn)參考資料。

• Apache MXNet’s?GluonNLP 0.6:Closing the Gap in Reproducible Research with BERT

• Caleb Robinson’s ‘How to reproduce ImageNet validation results’ (and of course, again, Curtis’?benchmarking post)

• DL Bench

• Stanford DAWNBench

• TensorFlow’s performance benchmarks

5、你的學(xué)習(xí)率是什么？

在實(shí)踐中，你應(yīng)該保持預(yù)訓(xùn)練的參數(shù)不變(即，使用預(yù)訓(xùn)練好的模型作為特征提取器)，或者用一個相當(dāng)小的學(xué)習(xí)率來調(diào)整它們，以便不忘記原始模型中的所有內(nèi)容。

6、在使用batch normalization或dropout等優(yōu)化時，特別是在訓(xùn)練模式和推理模式之間，有什么不同嗎？

正如Curtis的帖子所說：

使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。對于某些模型，前向傳遞計(jì)算(假定梯度為off)仍然會導(dǎo)致在推斷時權(quán)重發(fā)生變化。

但是為什么會這樣呢？

Expedia的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Vasilis Vryniotis首先發(fā)現(xiàn)了Keras中的凍結(jié)batch normalization層的問題。

Keras當(dāng)前實(shí)現(xiàn)的問題是，當(dāng)凍結(jié)批處理規(guī)范化(BN)層時，它在訓(xùn)練期間還是會繼續(xù)使用mini-batch的統(tǒng)計(jì)信息。我認(rèn)為當(dāng)BN被凍結(jié)時，更好的方法是使用它在訓(xùn)練中學(xué)習(xí)到的移動平均值和方差。為什么？由于同樣的原因，在凍結(jié)層時不應(yīng)該更新mini-batch的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：它可能導(dǎo)致較差的結(jié)果，因?yàn)橄乱粚記]有得到適當(dāng)?shù)挠?xùn)練。

Vasilis還引用了這樣的例子，當(dāng)Keras模型從訓(xùn)練模式切換到測試模式時，這種差異導(dǎo)致模型性能顯著下降(從100%下降到50%)。

下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
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