Fine-Tuning微调原理
Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，但比第二个小 ...
原文：预训练(pre-training/trained)与微调(fine-tuning)
什么是预训练和微调 预训练 pre training trained ：你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是pre training。 ...
2020-06-20 17:53 0 3434 推荐指数：
相关推荐
Caffe fine-tuning 微调网络
如何在Caffe上微调网络，适应我们自己特定的新任务。一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域 ...
fine-tuning
fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中 ...
深层网络的贪婪逐层预训练方法（greedy layer-wise pre-training）
1. 深层网络的贪婪逐层预训练方法由Bengio等人在2007年提出，是一种重要的深度神经网络参数初始化和预训练方法。 2. 同时它也是一种堆叠自编码器，对于很多数据来说，仅使用两层神经网络的自编码器还不足以获取一种好的数据表示。为了获取更好的数据表示，我们可以使用更深层的神经网络 ...
关于fine-tuning
什么是fine-tuning？简单举一个本人的例子来说明 我有两种类型的数据集，一种命名为style1，另一种为style2，两种数据集类型（也就是label）一致，但是数据却采集于不同的地方，比如佛经的手写文字和《黄帝内经》的手写文字。现在我基于style1的数据集上训练出一个识别模型 ...
理解caffe的fine-tuning
来源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如说，先设计出一个CNN结构。 然后用一个大的数据集A，训练该CNN网络，得到网络a。 可是在数据集B上，a网络预测效果并不 ...
【翻译】OpenVINO Pre-Trained 预训练模型介绍
OpenVINO 系列软件包预训练模型介绍 本文翻译自 Intel OpenVINO 的 "Overview of OpenVINO Toolkit Pre-Trained Models" 原文链接： https://docs.openvinotoolkit.org/latest ...
CAFFE: Fine-tuning for style recognition
一层的其余层拿过来使用，然后再使用现有数据对原模型执行fine-tuning操作，这样可以大大提高训练速 ...