如何微调自监督模型 要微调自监督模型，您需要从预训练模型开始，并使用标记数据将其调整到特定任务。自监督模型，例如用于文本的 BERT 或用于图像的 SimCLR，首先在大量未标记数据上进行训练，以学习通用模式。对于微调，您采用此预训练模型，添加一个特定于任务的层（例如，分类头），并在较小的标记数据集上对其进行训练。 例如，如果您正在进行情感分析，您可以向 BERT 添加一个带有 softmax 激活的密集层，并在标记为正面或负面的电影评论数据集上对其进行训练。 关键在于保留预训练的一般知识，同时通过增量更新模型的权重来适应新任务。
一个关键步骤是在训练期间调整学习率。 由于预训练层已经捕获了有用的特征，因此您通常对它们使用较低的学习率，以避免覆盖它们的知识。 同时，可以使用较高的学习率来训练新的特定于任务的层，以便更快地学习。 例如，在 PyTorch 中，您可以配置优化器组：为预训练的 BERT 层设置一个较小的学习率（例如，1e-5），为分类头设置一个较大的学习率（例如，1e-3）。 此外，诸如渐进式解冻（其中层在训练期间逐渐解冻）之类的技术有助于稳定学习。 数据增强（例如，裁剪视觉模型的图像）也可以改善泛化，尤其是在标记数据有限的情况下。
实际考虑因素包括管理计算资源和避免过度拟合。 微调需要 GPU 或 TPU，尤其是对于大型模型。 当目标数据集较小时，存在过度拟合的风险，因此诸如 dropout、提前停止或权重正则化（例如，L2 惩罚）之类的技术至关重要。 例如，当在样本有限的医学成像数据集上微调 ResNet 模型时，您可以冻结大多数层，仅训练最后几层，并将 dropout 应用于分类器。 在训练期间监视验证损失和准确性有助于确定何时需要调整。 最后，测试多个超参数配置（学习率、批量大小）可确保最佳性能。 这种方法平衡了效率和准确性，在利用预训练知识的同时适应新任务。