fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 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 ...

什么是fine-tuning？简单举一个本人的例子来说明 　　我有两种类型的数据集，一种命名为style1，另一种为style2，两种数据集类型（也就是label）一致，但是数据却采集于不同的地方，比如佛经的手写文字和《黄帝内经》的手写文字。现在我基于style1的数据集上训练出一个识别模型 ...

来源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如说，先设计出一个CNN结构。 然后用一个大的数据集A，训练该CNN网络，得到网络a。 可是在数据集B上，a网络预测效果并不 ...

Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，但比第二个小 ...

一层的其余层拿过来使用，然后再使用现有数据对原模型执行fine-tuning操作，这样可以大大提高训练速 ...

转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢，caffe，theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架，楼主最近也在做一些与此相关的事情。在这里，我主要介绍一下 ...

随着BERT大火之后，很多BERT的变种，这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类，从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法。 1、load data ...

深度学习有不少的trick，而且这些trick有时还挺管用的，所以，了解一些trick还是必要的。上篇说的normalization、initialization就是trick的一种，下面再总结一下自己看Deep Learning Summer School, Montreal 2016 总结 ...