fine-tuning是微調的意思，是用別人訓練好的模型(即pre-trained model)，加上我們自己的數據，來訓練新的模型。fine tune相當於使用別人的模型的前幾層，來提取淺層特征，然后在最后再落入我們自己的分類中。 一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域的識別分類中 ...

什么是fine-tuning？簡單舉一個本人的例子來說明 　　我有兩種類型的數據集，一種命名為style1，另一種為style2，兩種數據集類型（也就是label）一致，但是數據卻采集於不同的地方，比如佛經的手寫文字和《黃帝內經》的手寫文字。現在我基於style1的數據集上訓練出一個識別模型 ...

來源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如說，先設計出一個CNN結構。 然后用一 ...

Fine-Tuning微調原理 如何在只有60000張圖片的Fashion-MNIST訓練數據集中訓練模型。ImageNet，這是學術界使用最廣泛的大型圖像數據集，它擁有1000多萬幅圖像和1000多個類別的對象。然而，我們經常處理的數據集的大小通常比第一個大，但比第二個小 ...

一層的其余層拿過來使用，然后再使用現有數據對原模型執行fine-tuning操作，這樣可以大大提高訓練速 ...

轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢，caffe，theano,torch是當下比較流行的Deep Learning的深度學習框架，樓主最近也在做一些與此相關的事情。在這里，我主要介紹一下 ...

引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客《keras系列︱圖像多分類訓練與利用bottleneck features進行微調（三）》一直在倒騰VGG16的fine-tuning ...

什么是預訓練和微調？ 預訓練(pre-training/trained)：你需要搭建一個網絡來完成一個特定的圖像分類的任務。首先，你需要隨機初始化參數，然后開始訓練網絡，不斷調整直到網絡的損失越來越 ...