caffe使用預訓練的模型進行finetune
首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的，預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢： 參考官網教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
原文：在imagenet預訓模型上進行finetune
所謂fine tune就是用別人訓練好的模型，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。 fine tune的好處在於不用完全重新訓練模型，從而提高效率，因為一般新訓練模型准確率都會從很低的值開始慢慢上升，但是fine tune能夠讓我們在比較少的迭代次數之后得到一個比較好的效果。在數據量不是很大的情況下， ...
2017-02-22 09:50 3 3493 推薦指數：
相關推薦
tensorflow 加載預訓練模型進行 finetune 的操作解析
這是一篇需要仔細思考的博客； 預訓練模型 tensorflow 在 1.0 之后移除了 models 模塊，這個模塊實現了很多模型，並提供了部分預訓練模型的權重； 圖像識別模型的權重下載地址 https://github.com/tensorflow/models/tree ...
預訓練模型finetune使用思路
項目使用了預訓練的bert模型進行文本分類 先說一下總體思路： 1.從官方的ckpt模型文件中加載模型，接一層全連接和激活函數，再接一層輸出層即可，根據分類的類別選擇輸出層節點的個數。 2.構造模型后，凍結bert層，只訓練后續接的分類層，保存模型，這一步可以不保存優化器狀態，因為當前優化器 ...
PyTorch保存模型與加載模型+Finetune預訓練模型使用
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable，它其實是對Tensor的封裝，同時提供了data，grad等借口，這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...
遷移學習——使用Tensorflow和VGG16預訓模型進行預測
使用Tensorflow和VGG16預訓模型進行預測 from：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549 fast.ai的入門教程中使用了kaggle: dogs vs cats作為例子來讓大家入門Computer Vision ...
預訓練模型時代：告別finetune, 擁抱adapter
©NLP論文解讀 原創•作者 |FLIPPED 研究背景 隨着計算算力的不斷增加，以transformer為主要架構的預訓練模型進入了百花齊放的時代。BERT、RoBERTa等模型的提出為NLP相關問題的解決提供了極大的便利，但也引發了一些新的問題。 首先這些經過海量數據 ...
PyTorch ImageNet 基於預訓練六大常用圖片分類模型的實戰
微調 Torchvision 模型 在本教程中，我們將深入探討如何對 torchvision 模型進行微調和特征提取，所有這些模型都已經預先在1000類的Imagenet數據集上訓練完成。本教程將深入介紹如何使用幾個現代的CNN架構，並將直觀展示如何微調任意的PyTorch模型。由於每個模型架構 ...
【翻譯】借助 NeoCPU 在 CPU 上進行 CNN 模型推理優化
這篇文章介紹了基於 TVM 改進的 NeoCPU 方案，在 CPU 上進行 CNN 模型推理優化 ...