迁移学习-微调（fine-tune）的注意事项：
选取微调形式的两个重要因素：新数据集的大小（size）和相似性（与预训练的数据集相比）。牢记卷积网络在提取特征时，前面的层所提取的更具一般性，后面的层更加具体，更倾向于原始的数据集（more orig ...
原文：迁移学习的使用注意事项
github博客传送门 csdn博客传送门 什么是fine tuning 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络 例如在ImageNet上训练的分类 类的网络 来重新fine tuning 也叫微调 ，或者当做特征提取器。 以下是常见的两类迁移学习场景： 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提 ...
2018-12-26 19:19 0 749 推荐指数：
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