如何使用预训练的ResNet-50模型构建新的分类模型？

使用预训练ResNet-50构建新的图像分类模型

本篇文章将详细解释以下代码，它展示了如何使用预训练的ResNet-50模型构建一个新的三分类模型：

import torch.nn as nn
from torchvision import models

model = models.resnet50(pretrained=True)
in_features = model.fc.in_features
model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_features, 256),
                          nn.ReLU(),
                          nn.Linear(256,3),
                          nn.LogSoftmax(dim=1))

代码详解

model = models.resnet50(pretrained=True): 这行代码加载了预训练的ResNet-50模型。
- models.resnet50() 创建一个ResNet-50模型的实例。
- pretrained=True 表示加载ImageNet数据集上预训练的权重。这意味着模型已经学习了丰富的图像特征，可以作为良好的起点。
in_features = model.fc.in_features: 获取ResNet-50模型最后一层全连接层的输入特征数。
- model.fc 获取模型的最后一层全连接层。
- in_features 获取该全连接层的输入特征数。
model.fc = nn.Sequential(...): 重新定义模型的最后一层全连接层，以适应新的分类任务。
- nn.Sequential 将多个层组合在一起，方便构建更复杂的网络结构。
- nn.Linear(in_features, 256): 添加一个线性层，将输入特征数变换为256。
- nn.ReLU(): 添加一个ReLU激活函数层，用于引入非线性变换，提升模型的表达能力。
- nn.Linear(256, 3): 添加一个线性层，将输入特征数变换为3，对应三个目标类别。
- nn.LogSoftmax(dim=1): 添加一个LogSoftmax层，对输出进行log softmax操作，通常用于多分类问题，将输出转换为概率分布。

总结

通过这段代码，我们利用了预训练ResNet-50模型的强大特征提取能力，并通过修改其全连接层，使其适用于新的三分类任务。这是一种常见的迁移学习方法，可以帮助我们在训练数据较少的情况下获得更好的模型性能。