线性探测
线性探测, Linear Probe, 是一种用于评估深度学习模型内部表示质量的方法, 具体来说, 它通过测试这些表示在特定任务上的可分性, 来判断模型是否捕捉到了有用的, 具有区分性的特征. 实现线性探测通常包含了以下几个步骤:
- 预训练模型训练
- 将预训练模型的参数冻结
- 使用冻结的预训练模型对目标任务的数据进行前向传播
- 提取出中间层或者输出层的特征表示, 这些特征通常是高维向量, 包含了输入数据的抽象信息
- 在提取到的特征表示上, 构建一个简单的线性分类器, 例如SVM, LG等
- 使用目标任务的数据, 仅训练线性分类器的参数
- 在验证集或者测试集上评估线性分类器的性能(如准度, F1分数), 以衡量预训练模型的表示质量