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机器学习的未来是非常光明的，为什么这么讲？因为导致机器学习大发展的激励因素几乎是一致的——大厂商们热切地开源各种工具，开始在更快的硬件领域投资，改变他们原先基于广告的商业模式。那些疯狂的科学家们（tinkerers）发明出了以前闻所未闻的应用程序。私人、公共、科学、闲置和不可利用的数据，可互换性越来越高。那么我们讨论一些实际的事情吧：我们到底怎样利用最近机器学习上的提升——那些可用的、预先训练的机器学习模型呢？

与迁移学习相关的任务需要一小部分潜在的能力，来区分不可见的数据。例如，无论你弹吉他还是钢琴，你都会比没有玩过这些乐器的人更好地选择和弦。从机器学习的角度来说，这意味着你可以复制别人的训练工作，并将其快速应用到分类照片。

吴恩达曾在2016年的神经信息处理系统大会（NIPS2016）上，总结概括了机器学习的高速发展。

特别需要说明的是，迁移学习在决定机器学习技术的所有方面都有所改进。

人力效率：如果你想要输出最后的信号，使模型可解释，易处理，并具有鲁棒性，你需要专家。得益于学术研究，各种架构在相关任务中不断进行测试，爆炸式增长。

计算效率：目前，以最先进的论文而言，在2到8个GPU的群集上进行训练通常大约需要两周。但是，通过迁移学习，你可以节省很多调整内部参数的过程。

数据效率：如果对大数据集进行训练，在大多数情况下，需要更少域的特定数据。

迁移学习被广泛用于区分具体的图像类别。普渡大学的Alfredo Canziani和Eugenio Culurciello曾在2016年5月发表过一篇名为《深度神经网络模型实际应用分析》的论文，该论文比较了在imagenet数据集上计算时，主要架构的计算效率。

具体来说，根据你的设备限制，你可以进一步将计算成本分为训练时间、推理时间和内存需求。我们需要深入挖掘，给出非常具体的约束。

首先，新的数据经常出现；其次，这些图像也具有潜在的专有性。因此，再训练过程必须在本地的中层GPU上进行，以保证可靠性。从用户的角度来看，如果在一致的时间内给出一致的结果，再训练就是可靠的。因此，基线基准测试将使用一个简单的优化方法，有利于收敛的数据效率。再其次，每个预测需要几乎实时地发生，因此我们还要关注推理时间。最后，我们关注图像（或图像的一部分）的确切类别作为决策的输入。这样，我们将top-1 accuracy考虑在内。

现在，为了降低专家的成本，随着不断发展的数据集，将计算时间与硬性约束相适应，让我们研究一下最令人垂涎的工具之一——PyTorch。

为什么PyTorch这么火爆呢？

框架合理完整、简洁、完全在代码中定义，并易于调试。只需要添加一行代码，atv，就可以从torchvision软件包加载6种框架：AlexNet、DenseNets、Inception、SqueezeNet和VGG。

图表中的模型仅在最终层（浅），整个参数集（深）或从其初始化状态（从零开始）进行了再训练。在所有运行中，双K80 GPU大约运行在75％。

数据显示，SqueezeNet 1.1是高效的计算架构。因为想分成再训练和静态层次比较难，所以只是基于浅层再训练模型的结论太随意了。例如，VGG13的最终分类器具有8194个参数，而ResNet34的最终层比较窄，具有1026个参数。因此，只有对学习策略的超参数搜索才能使给定目标的比较真正有效。

需要注意的是，在相同训练时间下，与浅层再训练相比，深层再训练时间的精确度要低得多。在其他任务中，其他模型也遇到了相似的事情。从前一个局部最优化的角度来看，更深层次的卷积平均（小误差梯度）发生缓慢，并且在比随机初始化的情况下更不平滑。因此，参数可能最终在过渡阶段并列。如果未知的特征与原始数据不同，这种间歇性混乱应该是特别真实的，下图就是一个例子：有时候有蚂蚁靠近，有时你观察到整个蚁群。