迁移学习和从头训练(from scratch)的区别

例如对于图像分类任务，有自己的数据集，打算利用 resnet 来实现，有2种实现方式，

那么这两种情况，第一种方式属于使用迁移学习，第二种不属于迁移学习

利用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重来进行 fine-tuning：这种方式属于迁移学习。你利用在大规模数据集（ImageNet）上预训练好的模型权重，然后在你的特定任务（你自己的数据集）上进行微调。这种方法通常可以加快训练速度，并且因为模型已经学习到了很多通用特征，可能会提高性能。
不使用在 ImageNet 上已经预训练过的预训练权重，而是利用自己的数据集从头开始训练 resnet：这种方式不属于迁移学习。这是一种从头开始（scratch）训练模型的方法，所有的权重都是随机初始化的，然后在你的数据集上进行训练。这种方法通常需要更多的计算资源和时间，而且对数据量的要求也更高。

总结：第一种方式是迁移学习，第二种方式不是迁移学习。

是的，无论是只冻结最后的分类头还是完全不冻结任何层，这两种情况都属于迁移学习。迁移学习的关键在于利用预训练模型的权重进行微调，而不是从头开始训练整个模型。因此，只要你使用了预训练模型的权重，并在你的数据集上进行训练，就属于迁移学习。

具体来说：

只冻结最后的分类头（head）：这种方式是保留预训练模型的大部分权重不变，只训练最后一层分类器。这种方法利用了预训练模型学习到的特征，适用于你的特定任务。
完全不冻结任何层：这种方式是对整个预训练模型进行微调，所有层的权重都可以被调整。这种方法允许模型在你的数据集上进一步调整所有特征，通常可以更好地适应新的任务。

两种方式的主要区别在于微调的程度，但都属于迁移学习，因为它们都依赖于预训练模型的权重来进行训练。

在选择冻结方式时，通常需要根据具体任务和数据集的特点来决定，以下是一般的考虑：

只冻结最后的分类头：
- 优点：模型的低层和中层特征（如边缘、纹理等）通常是通用的，适用于大多数视觉任务。冻结这些层可以保持这些通用特征，同时减少训练时间和计算资源。
- 缺点：如果你的新任务和预训练任务有较大差异，冻结大部分层可能会限制模型在新任务上的适应能力。
完全不冻结任何层：
- 优点：模型可以根据新任务的数据调整所有层的权重，从而更好地适应新任务的特征。这种方法通常在新任务与预训练任务有较大差异时表现更好。
- 缺点：需要更多的训练时间和计算资源，因为所有的层都需要进行调整。

任务相似度：
- 如果新任务与预训练任务（例如ImageNet分类）较为相似，冻结大部分层（只训练最后的分类头）通常表现较好。
- 如果新任务与预训练任务差异较大，完全不冻结任何层，进行全模型微调可能会带来更好的性能。
数据量：
- 如果你的数据集较小，冻结大部分层可以防止过拟合，同时利用预训练模型的优势。
- 如果你的数据集较大，全模型微调可以更好地利用数据，调整模型的所有参数来提高性能。