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、fine-tune和局部参数恢复
参考：迁移学习 Fine tune 一 迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。 模型的训练与预测： 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。 训练 分为两种策略：一种是白手起家从头搭建模型进行训练，一种是通过预训练模型进行训练。 预测 相对简单，直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可。 优点： 站在巨人的肩膀上：前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比 ...
2019-08-28 11:53 0 1043 推荐指数：
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