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在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。
语言模型来辅助NLP任务已经得到了学术界较为广泛的探讨，通常有两种方式：
- feature-based（ELMo）
- 利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征，引入到原任务的模型中。
- 通常feature-based方法包括两步：a. 在大的语料A上无监督地训练语言模型，训练完毕得到语言模型，然后构造task-specific model例如序列标注模型，采用有标记的语料B来有监督地训练task-sepcific model，将语言模型的参数固定，语料B的训练数据经过语言模型得到LM embedding，作为task-specific model的额外特征。
- fine-tuning
- Fine-tuning方式是指在已经训练好的语言模型的基础上，加入少量的task-specific parameters。例如对于分类问题在语言模型基础上加一层softmax网络，然后在新的语料上重新训练来进行fine-tune。
- 构造语言模型，采用大的语料A来训练语言模型在语言模型基础上增加少量神经网络层来完成specific task。例如序列标注、分类等，然后采用有标记的语料B来有监督地训练模型，这个过程中语言模型的参数并不固定，依然是trainable variables。
常见的两类迁移学习场景
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卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是4096维的特征向量）。这样提取的特征叫做CNN codes。得到这样的特征后，可以使用线性分类器（Liner SVM、Softmax等）来分类图像。
- Fine-tuning卷积网络。替换掉网络的输入层（数据），使用新的数据继续训练。Fine-tune时可以选择fine-tune全部层或部分层。通常，前面的层提取的是图像的***通用特征（generic features）***（例如边缘检测，色彩检测），这些特征对许多任务都有用。后面的层提取的是***与特定类别有关***的特征，因此fine-tune时常常只需要Fine-tuning后面的层。
何时以及如何Fine-tune
决定如何使用迁移学习的因素有很多，这是最重要的只有两个：新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住：**网络前几层学到的是通用特征，后面几层学到的是与类别相关的特征。**这里有使用的四个场景：
- 新数据集比较小且和原数据集相似。因为新数据集比较小，如果fine-tune可能会过拟合；又因为新旧数据集类似，我们期望他们高层特征类似，可以使用预训练网络当做特征提取器，用提取的特征训练线性分类器。
- 新数据集大且和原数据集相似。因为新数据集足够大，可以fine-tune整个网络。
- 新数据集小且和原数据集不相似。新数据集小，最好不要fine-tune，和原数据集不类似，最好也不使用高层特征。这时可是使用前面层的特征来训练SVM分类器。
- 新数据集大且和原数据集不相似。因为新数据集足够大，可以重新训练。但是实践中fine-tune预训练模型还是有益的。新数据集足够大，可以fine-tine整个网络。
warning
与重新训练相比，fine-tune要使用更小的学习率。因为训练好的网络模型权重已经平滑，我们不希望太快扭曲（distort）它们（尤其是当随机初始化线性分类器来分类预训练模型提取的特征时）。
