这篇文章其实主要是想介绍在深度学习过程中如何使用小型数据集，这种数据集样本数量一般在1000以下，有时候甚至只有几百。一般提到神经网络，大家都会说数据量越丰富，准确性越高，但是实际工作中，可能收集不了大量的训练样本，那么这时候该如何利用有限的数据集去实现我们想要的功能，并且还能得到相对不错的效果呢？本篇文章以拥堵（事故）检测为例，为大家介绍小型数据集在深度学习中的应用，这是一个二分类的分类任务，最终分类结果为“拥堵（疑似事故）”和“正常”，分别包含大约500个样本（包含训练、验证和最后拿来测试模型的样本）。下面是最终效果：
上图显示路况由“通畅”慢慢变成“拥堵”，然后再由“拥堵”变为“通畅”，顶部显示判断拥堵的概率（1.0最高），可以看到在两种状态切换过程中，并不是平滑切换，而是有一个来回抖动的过渡期。下图显示发生追尾车祸时出现拥堵的过程：
上图刚开始车辆行驶缓慢，检测结果不断在两种状态之间切换，之后出现追尾事故，发生拥堵，检测状态稳定。实际使用过程中，我们需要增加一个状态缓存逻辑，去避免这种来回抖动的问题。
小型数据集存在的问题
机器学习包括现在流行的深度学习（关于两者的区别后面打算专门写一篇文章介绍一下），都是在已有数据集中学习规律，然后再将学习到的经验应用到其他数据上，这种经验应用效果的好坏我们称之为“泛化能力”的强弱。如果一个算法学习过大量数据，充分找到了其中规律，那么它的泛化能力可能就比较强，因为见多识广；相反，如果用于学习的数据集不大，那么就不会见多识广了，泛化能力就比较弱，小型数据集就存在这种缺陷。
神经网络的训练过程就是找到合适的参数，让神经网络的预测值和实际值误差最小，如果一个神经网络很复杂，层数多，那么相应需要训练的参数也就多，这时候训练时需要的数据集就必须大一些，否则很难将每个参数调成相对最好的值。
对于小型数据集，有两种方式可以去尝试规避它的缺陷，一种就是使用迁移学习（transfer learning），在已经训练好的复杂模型（参数）基础上，做一些调整，让其适应自己的任务，这种方式的原理就是使用一部分预训练的模型参数，参数训练无需从零开始，这就可以避免前面提到的数据集太小参数调整困难的问题。另外一种方式就是使用简单网络，不要使用类似ResNet、Inception等系列这些比较复杂的卷积网络，这些网络适用于大型数据集，参数多，如果数据量不够，很难训练好它，我们可以根据需要自定义网络结构，比如本篇文章我自定义了一个类似AlexNet的网络结构，5个卷积层外加3个全连接层，相对来说要简单很多。
迁移学习
前面说过，神经网络学习的过程其实就是找到最合适的参数，让网络的预测结果和实际结果之间的误差尽量最小，这个过程一般以优化损失函数的方式来完成（比如寻找损失函数的最小值），为了简化说明，假设我们神经网络最终的损失函数为Loss=W^2-2W+1，形状是一个抛物线：
如上图所示，当W=1时，Loss的值最小，也就是说我们需要通过不断训练，去调整参数W，使其尽量靠近W=1的位置。神经网络在初始化时，参数W的值是随机初始化的，假设随机初始化W=5，那么我们需要一步一步去调整W，使其让左慢慢移动（比如使用梯度下降优化算法），最终W有可能不能刚好落到W=1的位置，但是如果非常接近就已经足够好了，比如W=1.1的时候。注意这里，我们初始化的W=5，它往W=1的位置移动时，距离为4，如果我们每步走的步长（学名叫学习率）比较小，比如为0.0001，那么调整W的次数就需要非常多了（比如4/0.0001），这时候就说明训练很困难。那么如何快速学习、能让W尽快落到W=1的位置呢？答案就在W初始化这一步，我们可以不随机初始化W，而是使用之前训练好的W来初始化，如下图：