深度学习 Fine-tune 技巧总结
（Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构（如修改样本类别输出个数），选择性载入预训练网络模型 ...
原文：深度学习 Fine-tune 技巧总结
深度学习中需要大量的数据和计算资源 乞丐版都需要 G显存的GPU 且需花费大量时间来训练模型，但在实际中难以满足这些需求，而使用迁移学习则能有效 降低数据量 计算量和计算时间，并能定制在新场景的业务需求，可谓一大利器。 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想，应用到深度学习就是微调 Fine tune 。通过修改预训练网络模型结构 如修改样本类别输出个数 ，选择性载入预训练网络模型权重 通常是载 ...
2018-03-30 14:54 3 9522 推荐指数：
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