這篇文章其實主要是想介紹在深度學習過程中如何使用小型資料集，這種資料集樣本數量一般在1000以下，有時候甚至只有幾百。一般提到神經網路，大家都會說資料量越豐富，準確性越高，但是實際工作中，可能收集不了大量的訓練樣本，那麼這時候該如何利用有限的資料集去實現我們想要的功能，並且還能得到相對不錯的效果呢？本篇文章以擁堵（事故）檢測為例，為大家介紹小型資料集在深度學習中的應用，這是一個二分類的分類任務，最終分類結果為“擁堵（疑似事故）”和“正常”，分別包含大約500個樣本（包含訓練、驗證和最後拿來測試模型的樣本）。下面是最終效果：
上圖顯示路況由“通暢”慢慢變成“擁堵”，然後再由“擁堵”變為“通暢”，頂部顯示判斷擁堵的機率（1.0最高），可以看到在兩種狀態切換過程中，並不是平滑切換，而是有一個來回抖動的過渡期。下圖顯示發生追尾車禍時出現擁堵的過程：
上圖剛開始車輛行駛緩慢，檢測結果不斷在兩種狀態之間切換，之後出現追尾事故，發生擁堵，檢測狀態穩定。實際使用過程中，我們需要增加一個狀態快取邏輯，去避免這種來回抖動的問題。
小型資料集存在的問題
機器學習包括現在流行的深度學習（關於兩者的區別後面打算專門寫一篇文章介紹一下），都是在已有資料集中學習規律，然後再將學習到的經驗應用到其他資料上，這種經驗應用效果的好壞我們稱之為“泛化能力”的強弱。如果一個演算法學習過大量資料，充分找到了其中規律，那麼它的泛化能力可能就比較強，因為見多識廣；相反，如果用於學習的資料集不大，那麼就不會見多識廣了，泛化能力就比較弱，小型資料集就存在這種缺陷。
神經網路的訓練過程就是找到合適的引數，讓神經網路的預測值和實際值誤差最小，如果一個神經網路很複雜，層數多，那麼相應需要訓練的引數也就多，這時候訓練時需要的資料集就必須大一些，否則很難將每個引數調成相對最好的值。
對於小型資料集，有兩種方式可以去嘗試規避它的缺陷，一種就是使用遷移學習（transfer learning），在已經訓練好的複雜模型（引數）基礎上，做一些調整，讓其適應自己的任務，這種方式的原理就是使用一部分預訓練的模型引數，引數訓練無需從零開始，這就可以避免前面提到的資料集太小引數調整困難的問題。另外一種方式就是使用簡單網路，不要使用類似ResNet、Inception等系列這些比較複雜的卷積網路，這些網路適用於大型資料集，引數多，如果資料量不夠，很難訓練好它，我們可以根據需要自定義網路結構，比如本篇文章我自定義了一個類似AlexNet的網路結構，5個卷積層外加3個全連線層，相對來說要簡單很多。
遷移學習
前面說過，神經網路學習的過程其實就是找到最合適的引數，讓網路的預測結果和實際結果之間的誤差儘量最小，這個過程一般以最佳化損失函式的方式來完成（比如尋找損失函式的最小值），為了簡化說明，假設我們神經網路最終的損失函式為Loss=W^2-2W+1，形狀是一個拋物線：
如上圖所示，當W=1時，Loss的值最小，也就是說我們需要透過不斷訓練，去調整引數W，使其儘量靠近W=1的位置。神經網路在初始化時，引數W的值是隨機初始化的，假設隨機初始化W=5，那麼我們需要一步一步去調整W，使其讓左慢慢移動（比如使用梯度下降最佳化演算法），最終W有可能不能剛好落到W=1的位置，但是如果非常接近就已經足夠好了，比如W=1.1的時候。注意這裡，我們初始化的W=5，它往W=1的位置移動時，距離為4，如果我們每步走的步長（學名叫學習率）比較小，比如為0.0001，那麼調整W的次數就需要非常多了（比如4/0.0001），這時候就說明訓練很困難。那麼如何快速學習、能讓W儘快落到W=1的位置呢？答案就在W初始化這一步，我們可以不隨機初始化W，而是使用之前訓練好的W來初始化，如下圖：
如上圖，如果我們初始化W=3，那麼使其往W=1的位置移動的次數就要少很多了（2/0.001次），這樣相比隨機初始化W的做法要好很多了。
遷移學習的做法其實說白了就是上面提到初始化W的過程。如果從零開始訓練一個網路，那麼W可能初始化為5（甚至更大w=10），如果使用遷移學習的方法訓練一個網路，那麼W可以初始化為3，這個3就是預訓練好的引數，然後我們根據實際情況看是否需要再繼續調整W（甚至直接使用初始化的W即可，不用再調了）。
遷移學習的前提是，這個預訓練的模型要和我們待解決的問題有一定的聯絡，比如預訓練的模型使用的資料集是各種自然花朵的照片，主要用於花型識別，而我們要解決的問題是手工繪圖分類，那麼這兩種任務其實聯絡不是很大（自然花朵和手工繪圖特徵相差明顯），這時候遷移學習沒什麼意義（或者說價值不大），這個時候如果使用遷移學習，那麼上面W初始化的值可能就不是3了，很可能是20，那麼還不如隨機初始化W那種方法有效。
Tensorflow2.0中遷移學習的實現過程很簡單，有很多內建的網路結構，比如ResNet、Inception系列等等，例項化對應網路型別的物件，載入預訓練的權重值，然後擷取該網路的一部分（主要是前面提取特徵的卷積層），然後在擷取的網路之上再新增自定義的分類層，主要是全連線層就行了。最後凍結擷取下來的層（不用更新引數），直接用小型資料集訓練新增的層引數即可。根據實際情況，我們有時候還需要解凍擷取下來的若干層，讓其參與一起訓練，這個要看具體情況。
使用簡單網路
對於我們本篇文章的二分類問題，我們只需要定義一個相對簡單的網路結構就可以了，比如類似AlexNet的網路結構（甚至LeNet-5可能也可以），然後我們使用已有的小型資料集從零開始訓練這個網路即可。因為網路足夠簡單，所以相對更容易訓練好。
本次任務中，我們判斷道路擁堵與否，是不需要顏色資訊的，因此在自定義的簡單網路結構中，我們增加了一個Lambda層，該層能將輸入進行一些變換，產生輸出，不需要訓練任何引數。這裡Lambda層主要負責去色功能，將輸入的RGB圖片轉成灰度圖片，然後再參與後面的特徵提取環節。下面是我自定義的簡單網路結構：
如上圖所示，網路開始一個Lambda層，直接將輸入的RGB圖片（224*224*3）轉換成灰度圖片（224*224*1），然後緊接著5個卷積層（包含其他池化、歸一化等層），最後加2個全連線層（神經元分別為4096和1000），最後是我們的輸出層，包含2個神經元，輸出一個2維向量，代表每個分類的機率。注意這裡的二分類，我們也可以使用一個神經元，但是需要將輸出層的softmax啟用函式換成sigmoid函式，後者能將任何輸入對映到0~1之間，0和1分別代表2個不同分類，同時在模型訓練時我們需要選擇另外一個損失函式binary_crossentropy（二分交叉熵損失函式）代替現在的categories_crossentropy損失函式（分類交叉熵損失函式）。機器學習中損失函式主要是用來衡量損失大小，也就是實際值和預測值之間的誤差。再看看我們訓練過程，loss值和accuracy的變化過程：
效果還不錯，驗證準確率最後可以到達95%，再來看看100多張測試集上的效果：
可以看到測試集上的準確率在95.8%，已經不錯了。
上面這個截圖主要是為了說明如何使用小型資料集，可能網路設計、資料集豐富性上還不夠完善，後面在實際工程中使用時，還需要根據需要增加部分場景的訓練素材（同樣，少量即可）。
資料集的‘數量’和‘質量’
深度學習中的資料集不僅對數量有要求，對質量同樣有要求。數量一般是越大越好，同樣要求樣本標註準確，比如目標檢測資料集，要求標註的矩形方框大小、位置都要儘量合理，能完整將目標包含進來，同樣資料集應該儘可能包含各種場景，也就是資料集的豐富性要高，就是前面提到的“見多識廣”。對於監督學習而言，主要是透過訓練素材得到X->Y的對映關係，如果你給出的訓練樣本本身不具備X->Y的對映關係，或者說這種對映關係沒有任何規律、甚至摻雜了很多錯誤對映關係，那麼資料集在怎麼大，都沒有什麼用處，因為你這是在愚弄神經網路，會把它整懵逼了，最後得不償失。對於深度學習來講，資料集的數量、質量都同等重要。