目前我的疑问是:
自监督学习分两阶段:预训练和下游任务。
假设下游任务是图像分类。
在预训练得到的预训练模型对图片进行特征提取。具体在下游任务中使用,是不是需要构建另一个分类网络,使用预训练模型提取的特征进行分类 ?
对比学习预训练模型的使用
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- 沧州刺史 2023-02-21 14:00关注
GPT的回答:
是的,您的理解是正确的。在自监督学习中,预训练模型的目标是通过未标记的数据进行学习,以学习有用的特征表示。然后,这些学习到的特征可以用于下游任务,例如图像分类。
在下游任务中,您可以使用预训练模型提取的特征来训练一个新的分类器,该分类器可以接受这些特征作为输入并输出对应的标签。这个新的分类器可以是一个简单的线性分类器,也可以是一个更复杂的深度神经网络,具体取决于您的具体需求。
通常情况下,预训练模型的特征提取部分被称为“backbone”,因为它是整个模型的主干。然后,您可以在这个backbone的顶部添加一些新的层,例如全连接层,以进行特定任务的训练。这个过程被称为“微调”,因为您将调整预训练模型的权重来适应新任务。
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