1.先输出层的参数变量 　　train_op1 = GradientDescentOptimizer(0.00001).minimize(loss, var_list=var1) 优化方法可以修改 　　train_op2 = GradientDescentOptimizer ...

转载请注明处处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608709.html 参考网址： https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow ...

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 ...

  上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法；其中，有一个重要的超参数——学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定，学习率设定的重要性不言而喻：过小的学习率会降低网络优化的速度，增加训练时间；而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛，或者在一个较大 ...

在TensorFlow的优化器中， 都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡： 学习率太大，训练的速度会有提升，但是结果的精度不够，而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。 学习率太小，精度会有所提升，但是训练的速度慢，耗费较多的时间。 因而我们可以使用退化学习率，又称为衰减学习率 ...

这是一篇需要仔细思考的博客； 预训练模型 tensorflow 在 1.0 之后移除了 models 模块，这个模块实现了很多模型，并提供了部分预训练模型的权重； 图像识别模型的权重下载地址 https://github.com/tensorflow/models/tree ...

9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从 ...

我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词 ...