首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的,预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢: 参考官网教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
转自Caffe fine tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据。因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊 标志啊 生物种类等等。在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine tuning微调就是 ...
2016-12-09 20:55 0 11938 推荐指数:
首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的,预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢: 参考官网教程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
项目使用了预训练的bert模型进行文本分类 先说一下总体思路: 1.从官方的ckpt模型文件中加载模型,接一层全连接和激活函数,再接一层输出层即可,根据分类的类别选择输出层节点的个数。 2.构造模型后,冻结bert层,只训练后续接的分类层,保存模型,这一步可以不保存优化器状态,因为当前优化器 ...
转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调? 使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来 ...
1: 环境配置。I7-6700,显卡微星1060-3G,8G内存 centos7 虚拟机。 2: 依赖包:atlas3.10.3.tar.bz2 gflags-master.zip glog-0. ...
Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值。而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tens ...
为了使用caffe,特地装了linux系统,版本:Ubuntu14.04 X64 可参照 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 这个博客写的更好http://www.haodaima.net/art/2823705 第一步:第一部分 Linux ...
最近尝试在MAC(OS X 10.11 El Capitan)上安装Caffe 以及Python接口遇到了一些问题但是官方安装教程上并没有提出这些问题的解决办法搜索了很久(主要在于Python接口上) 终于找到了解决办法 其实Caffe的安装分两步:安装依赖+编译源码 首先是安装依赖 ...
Caffe——一个多么方便的深度学习工具,为啥安装和使用起来的bug这么多呢!把痛苦的记忆记录下来,把希望留给后人。 Caffe的万丈高楼(Net)是按照我们的设计图纸(prototxt),用Blob这些砖块筑成一层层(Layer)楼房,最后通过SGD方法(Solver)进行先简装修 ...