微调(Fine-tune)原理
在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调？这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。 如上图所示 ，VGG16 ...
原文：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 original dataset specific 。四个基本原则： 新数据集小而且相似时，不建议进行微调，以防止过拟合。最好是只训练线性分类器 只训练后面一层 。 新数据集大而且相似时，因为有足够的数据，所 ...
2019-05-28 17:17 0 752 推荐指数：
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