如何從一個已經訓練好的模型（預訓練模型）中，提取出我們感興趣的資料特徵。
什麼是預訓練模型？
預訓練模型就像是一個已經受過良好教育的人，他對很多事情都有基本的認識。在機器學習中，預訓練模型是指在一個非常大且多樣的資料集上訓練過的模型。例如，一個圖像識別的預訓練模型可能已經看過數百萬張圖片，因此它對各種物體、場景都有很深的理解。
我們可以將整個預先訓練的模型看作是一個特徵提取器。 將輸入數據丟入預先訓練的模型中，然後使用模型的最後一層輸出 (通常是分類層) 作為特徵。
為什麼要提取特徵？
- 加速模型訓練： 如果我們有一個新的任務，但資料量不夠大，直接訓練一個新的模型可能會效果不佳。這時，我們可以利用預訓練模型提取出來的特徵，作為新模型的輸入。因為這些特徵已經包含了大量有用的資訊，所以新模型只需要學習如何將這些特徵組合起來，就能達到不錯的效果。
- 理解模型： 通過分析提取出來的特徵，我們可以更好地了解模型是如何工作的，哪些特徵對模型的預測結果影響最大。
- 轉移學習： 將一個模型在一個任務上學到的知識，應用到另一個相關的任務上。
具體範例
使用 ImageNet 預訓練模型進行圖像分類
情境： 假設我們有一個小型的新數據集，包含貓、狗和馬的圖片，我們希望訓練一個模型來區分這三種動物。我們可以利用 ImageNet 預訓練模型來加速這個過程。ImageNet 是一个非常大的圖像數據集，包含數百萬張圖片和數千個類別。
步驟：
- 選擇預訓練模型： 我們選擇一個在 ImageNet 上訓練好的 CNN 模型，例如 ResNet50 或 VGG16。這些模型已經學習到了圖像中常見的低層特徵（如邊緣、紋理）和高層特徵（如物體的形狀、位置）。
- 移除最後一層： 這些模型的最後一層通常是一個全連接層，用於輸出 ImageNet 中的所有類別。由於我們的任務只有三個類別，所以我們將這一層移除。
- 添加新的分類器： 在移除的層之後，我們添加一個新的全連接層，輸出節點數為 3（貓、狗、馬），並初始化隨機權重。
- 固定前面的層： 為了保留預訓練模型學到的豐富特徵，我們可以將前面的層的權重固定住，只訓練新添加的分類器。
- 訓練模型： 使用我們的小型数据集對模型進行訓練。由於前面的層已經學習到了很多有用的特徵，因此我們只需要訓練很少的迭代次數就能達到不錯的效果。
為什麼這麼做？
- ImageNet 預訓練模型已經學習到了圖像中非常豐富的通用特徵，例如邊緣、紋理、物體的形狀等。這些特徵對於我們的任務（貓、狗、馬的分類）也是非常有用的。
- 固定前面的層可以大大減少需要訓練的參數數量，加速訓練過程，並且可以防止過度擬合。
- 只訓練最後一層可以讓我們快速適應新的任務，而不需要從頭開始訓練一個全新的模型。
提取特徵的常見應用場景
- 小數據集的分類問題：當訓練數據不足時，使用預訓練模型可以提高模型的泛化能力。
- 遷移學習：將一個模型在一個任務上學到的知識，遷移到另一個相關的任務上。
- 特征可視化：通過分析提取的特徵，可以更好地理解模型的工作原理。
從預訓練模型中提取特徵是一種非常有效的技術，可以幫助我們在各種機器學習任務中取得更好的效果。
關鍵在於選擇適合的預訓練模型，並根據具體的任務進行適當的調整。
