你有 8 万张医学影像，二分类，域与 ImageNet 差异较大，标注质量中等。候选策略：A 冻结 ImageNet 预训练 ResNet-50，只训最后 FC；B 全量微调 ResNet-50；C 先冻结主干训 head 几个 epoch，再解冻全量微调；D 随机初始化训练一个小 CNN。你会选哪个？学习率、BatchNorm、数据增强、类别不平衡分别怎么处理？请说明依据和风险。

面试官在考什么

判断候选人是否理解迁移学习在域差异/数据量/标注质量下的策略选择，以及 BN、学习率、增强和不平衡的工程细节。

迁移学习

回答框架 · 前两步

1. 选 C 通常更稳：先冻结主干训 head，避免随机 head 的大梯度破坏预训练特征；再解冻全量用小学习率微调。8 万张且域差异大，全量微调可行，但要防过拟合和负迁移。
2. 学习率：head 用较大 lr（如 1e-3 量级），主干微调用小 lr（如 1e-5~1e-4 量级），可分层衰减；训练策略用余弦/阶梯。

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