第4篇 微调预训练模型
微调预训练模型 使用预训练模型有很多好处。预训练模型节省了你的计算开销、你的碳排放，并且让你能够使用sota模型而不需要自己从头训练。Hugging Face Transformers为你提供了上千种预训练模型，可广泛用于各种任务。当你使用一个预训练模型，你可以在任务特定数据集上训练。这就是著名 ...
原文：CNN基础三：预训练模型的微调
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。 这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务 二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练。 因此，更为常用的一种方法是预训练模型修剪 微调，好处是可以根据自己任务需要，将预训练的网络和 ...
2019-12-04 13:45 0 1290 推荐指数：
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渣渣本跑不动，以下代码运行在Google Colab上。 语料链接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取码：tzao neg.txt ...