? 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
Java Deeplearning4j：高级应用 之 迁移学习
迁移学习在深度学习领域是一种非常强大的技术手段。它允许我们利用在大规模数据集上预训练好的模型，然后将其应用到新的、可能数据量较小的任务中。这样做不仅能够显著减少训练时间，还能降低对计算资源的需求。在Java环境下，使用Deeplearning4j（DL4J）库可以方便地实现迁移学习。
本文将从加载预训练模型、微调模型以及评估迁移学习效果这几个方面详细介绍在Java中如何使用DL4J进行迁移学习。
一、迁移学习简介
迁移学习是一种利用预训练模型进行新任务训练的技术。在深度学习中，预训练模型通常是在大规模数据集上进行训练的，具有很强的特征提取能力。通过将预训练模型应用于新的、可能较小的数据集上，可以利用预训练模型的知识，加快新任务的训练速度，提高模型的性能。
二、Maven 依赖
Deeplearning4j是一个为Java和Scala编写的开源深度学习库。它旨在为深度学习任务提供便捷的开发工具，支持多种深度学习架构，如多层感知机（MLP）、**卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）**等。
要在Java项目中使用Deeplearning4j，需要在项目的pom.xml（如果是Maven项目）中添加以下依赖：
<dependency> <groupId>org.deeplearning4j</groupId> <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version></dependency><dependency> <groupId>org.nd4j</groupId> <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId> <version>1.0.0-beta7</version></dependency>三、加载预训练模型
加载预训练模型是迁移学习的第一步。预训练模型是在大规模数据集（例如ImageNet数据集用于图像分类任务）上已经训练好的模型。这些模型已经学习到了通用的特征表示，例如图像中的边缘、纹理等特征。
1. 下载预训练模型
首先，需要下载预训练模型。DeepLearning4J 支持多种预训练模型，如 VGG16、ResNet 等。可以从官方网站或其他渠道下载预训练模型的权重文件。
2. 加载模型
在 Java 中，可以使用以下代码加载预训练模型：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;public class LoadPreTrainedModel { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载预训练的 VGG16 模型 ZooModel zooModel = new VGG16(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 打印模型的结构 System.out.println(vgg16.summary()); }}在上述代码中，首先使用ZooModel类加载预训练的 VGG16 模型。然后，使用initPretrained()方法初始化预训练模型，并将其转换为ComputationGraph类型。最后，打印模型的结构。
3. 冻结和解冻模型的某些层
在迁移学习中，有时需要冻结模型的某些层，以防止它们在新任务的训练过程中被更新。可以使用以下代码冻结和解冻模型的某些层：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.VGG16ImagePreProcessor;public class FreezeAndUnfreezeLayers { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载预训练的 VGG16 模型 ZooModel zooModel = new VGG16(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 冻结模型的前几个层 for (int i = 0; i < 5; i++) { vgg16.getLayer(i).setTrainable(false); } // 解冻模型的最后几个层 for (int i = 10; i < vgg16.getLayers().size(); i++) { vgg16.getLayer(i).setTrainable(true); } // 打印模型的结构 System.out.println(vgg16.summary()); }}在上述代码中，首先加载预训练的 VGG16 模型。然后，使用setTrainable(false)方法冻结模型的前几个层，使用setTrainable(true)方法解冻模型的最后几个层。最后，打印模型的结构。
四、微调模型
1. 什么是微调模型
微调模型是指在预训练模型的基础上，对模型的某些层进行调整，以适应新任务。在微调过程中，可以调整模型的权重、学习率等参数，以提高模型的性能。
由于预训练模型已经学习到了一些通用的特征，我们只需要对其进行微调，使其能够更好地适应新任务的特定数据分布。
在微调过程中，我们需要仔细选择要调整的层、调整学习率等参数。一般来说，靠近输入层的层学习到的是更通用的特征，而靠近输出层的层与具体任务更相关，所以通常会对靠近输出层的层进行更多的调整。
2. 微调模型的步骤
加载预训练模型。冻结模型的某些层。添加新的层或调整现有层的结构。定义新的损失函数和优化器。使用新的数据集对模型进行训练。3. 代码示例
以下是一个微调模型的代码示例：
import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;import org.deeplearning4j.nn.conf.GradientNormalization;import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.FineTuneConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.TransferLearning;import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;import org.nd4j.linalg.activations.Activation;import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.VGG16ImagePreProcessor;import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;public class FineTuneModel { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载预训练的 VGG16 模型 ZooModel zooModel = new VGG16(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 冻结模型的前几个层 for (int i = 0; i < 5; i++) { vgg16.getLayer(i).setTrainable(false); } // 添加新的层 MultiLayerConfiguration newConf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT) .updater(new org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER) .list() .layer(0, vgg16.getLayer(0)) .layer(1, vgg16.getLayer(1)) .layer(2, vgg16.getLayer(2)) .layer(3, vgg16.getLayer(3)) .layer(4, vgg16.getLayer(4)) .layer(5, new DenseLayer.Builder().nIn(4096).nOut(1024).activation(Activation.RELU).build()) .layer(6, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .activation(Activation.SOFTMAX).nIn(1024).nOut(10).build()) .build(); // 定义微调配置 FineTuneConfiguration fineTuneConf = new FineTuneConfiguration.Builder() .backprop(true) .build(); // 进行微调 ComputationGraph fineTunedModel = new TransferLearning.GraphBuilder(vgg16) .fineTuneConfiguration(fineTuneConf) .setFeatureExtractor(vgg16.getLayers().subList(0, 5)) .build(); // 打印模型的结构 System.out.println(fineTunedModel.summary()); }}在上述代码中，首先加载预训练的 VGG16 模型，并冻结模型的前几个层。然后，添加新的全连接层和输出层。接着，定义微调配置，并使用TransferLearning.GraphBuilder类进行微调。最后，打印微调后的模型结构。
五、评估迁移学习效果
评估迁移学习效果是为了确定我们通过迁移学习得到的模型在新任务上的性能。我们通常使用测试数据集来进行评估，比较迁移学习模型和从头开始训练的模型在准确性、召回率、F1值等指标上的差异。在DL4J中，我们可以使用Evaluation类来计算这些指标。 1. 使用测试数据评估模型性能
可以使用测试数据对迁移学习模型进行评估，以了解模型的性能。以下是一个评估模型性能的代码示例：
import org.deeplearning4j.eval.Evaluation;import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.VGG16ImagePreProcessor;public class EvaluateTransferLearningModel { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载预训练的 VGG16 模型 ZooModel zooModel = new VGG16(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 冻结模型的前几个层 for (int i = 0; i < 5; i++) { vgg16.getLayer(i).setTrainable(false); } // 添加新的层 //... 与微调模型部分的代码相同... // 进行微调 ComputationGraph fineTunedModel = new TransferLearning.GraphBuilder(vgg16) .fineTuneConfiguration(fineTuneConf) .setFeatureExtractor(vgg16.getLayers().subList(0, 5)) .build(); // 加载测试数据 //... 加载测试数据的代码... // 对测试数据进行预处理 DataNormalization preProcessor = new VGG16ImagePreProcessor(); preProcessor.transform(testData); // 使用测试数据评估模型性能 Evaluation evaluation = fineTunedModel.evaluate(testData); System.out.println("Accuracy: " + evaluation.accuracy()); }}在上述代码中，首先加载预训练的 VGG16 模型，并进行微调。然后，加载测试数据，并对其进行预处理。最后，使用evaluate()方法对微调后的模型进行评估，并打印模型的准确率。
2. 比较迁移学习模型和从头训练模型的效果
为了了解迁移学习的效果，可以将迁移学习模型与从头训练的模型进行比较。以下是一个比较迁移学习模型和从头训练模型效果的代码示例：
import org.deeplearning4j.eval.Evaluation;import org.deeplearning4j.nn.api.OptimizationAlgorithm;import org.deeplearning4j.nn.conf.GradientNormalization;import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.FineTuneConfiguration;import org.deeplearning4j.nn.transferlearning.TransferLearning;import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;import org.nd4j.linalg.activations.Activation;import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.VGG16ImagePreProcessor;import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;public class CompareModels { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载预训练的 VGG16 模型，并进行微调 ZooModel zooModel = new VGG16(); ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) zooModel.initPretrained(); // 冻结模型的前几个层 for (int i = 0; i < 5; i++) { vgg16.getLayer(i).setTrainable(false); } // 添加新的层 //... 与微调模型部分的代码相同... // 进行微调 ComputationGraph fineTunedModel = new TransferLearning.GraphBuilder(vgg16) .fineTuneConfiguration(fineTuneConf) .setFeatureExtractor(vgg16.getLayers().subList(0, 5)) .build(); // 从头训练一个模型 MultiLayerConfiguration newConf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT) .updater(new org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit.XAVIER) .list() .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(224 * 224 * 3).nOut(4096).activation(Activation.RELU).build()) .layer(1, new DenseLayer.Builder().nIn(4096).nOut(4096).activation(Activation.RELU).build()) .layer(2, new DenseLayer.Builder().nIn(4096).nOut(1024).activation(Activation.RELU).build()) .layer(3, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD) .activation(Activation.SOFTMAX).nIn(1024).nOut(10).build()) .build(); ComputationGraph fromScratchModel = new ComputationGraph(newConf); fromScratchModel.init(); // 加载测试数据 //... 加载测试数据的代码... // 对测试数据进行预处理 DataNormalization preProcessor = new VGG16ImagePreProcessor(); preProcessor.transform(testData); // 使用测试数据评估迁移学习模型性能 Evaluation fineTunedEvaluation = fineTunedModel.evaluate(testData); System.out.println("Fine-tuned model accuracy: " + fineTunedEvaluation.accuracy()); // 使用测试数据评估从头训练模型性能 Evaluation fromScratchEvaluation = fromScratchModel.evaluate(testData); System.out.println("From scratch model accuracy: " + fromScratchEvaluation.accuracy()); }}在上述代码中，首先加载预训练的 VGG16 模型，并进行微调。然后，从头训练一个模型，其结构与微调后的模型相似，但没有使用预训练模型的权重。最后，加载测试数据，并对其进行预处理。使用evaluate()方法分别评估迁移学习模型和从头训练模型的性能，并打印模型的准确率。
六、总结
本文介绍了如何在 Java 中使用 DeepLearning4J 进行迁移学习。首先，介绍了迁移学习的概念和优势。然后，详细介绍了如何加载预训练模型、微调模型以及评估迁移学习效果。通过使用迁移学习，可以利用预训练模型的知识，加快新任务的训练速度，提高模型的性能。