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ImageNet-RIB基准：大规模预训练数据集并不保证微调后的鲁棒性
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该研究探讨了微调超参数的最佳实践，发现动态学习率探索效果不佳，超参数与数据集及域相似性相关。提出新的模型选择基准，强调预训练模型在小数据集下的应用及其鲁棒性问题，并建议通过改进网络结构和知识转移提升模型性能。
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关键要点
- 该研究重新审视了微调的超参数实践，发现动态学习率探索效果不佳。
- 微调的最佳超参数与数据集及源域和目标域的相似性相关。
- 提出了新的模型选择基准Label-Gradient和Label-Feature Correlation，强调预训练模型在小数据集下的应用。
- 研究表明，ImageNet预训练模型在泛化方面有贡献，但也带来了非健壮性特性。
- 通过改进网络结构和知识转移方法，可以提升模型性能和鲁棒性。
❓
延伸问答
微调超参数的最佳实践是什么？
微调的最佳超参数与数据集及源域和目标域的相似性相关，动态学习率探索效果不佳。
ImageNet预训练模型的鲁棒性问题是什么？
ImageNet预训练模型在泛化方面有贡献，但也带来了非健壮性特性，影响下游分类任务的微调模型。
如何提升模型的性能和鲁棒性？
可以通过改进网络结构和知识转移方法来提升模型性能和鲁棒性。
研究中提出了哪些新的模型选择基准？
研究提出了Label-Gradient和Label-Feature Correlation两个新的模型选择基准。
微调模型时如何选择合适的模型？
可以使用线性化框架来近似微调，并通过新的模型选择基准选择最佳的微调模型。
动态学习率探索的效果如何？
研究发现动态学习率探索效果不佳，不适合作为微调的超参数选择。
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