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 ...
引自:http: blog.csdn.net sinat article details 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VGG 的fine tuning,然后因為其中的Flatten層一直沒有真的實現最后一個模塊的fine tuning。看到github上有一份InceptionV 的fine tuning並且可以實現 ...
2017-12-28 17:01 0 1306 推薦指數:
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。 然后用一個大的數據集A,訓練該CNN網絡,得到網絡a。 可是在數據集B上,a網絡預測效果並不 ...
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 ...
隨着BERT大火之后,很多BERT的變種,這里借用Huggingface工具來簡單實現一個文本分類,從而進一步通過Huggingface來認識BERT的工程上的實現方法。 1、load data ...
深度學習有不少的trick,而且這些trick有時還挺管用的,所以,了解一些trick還是必要的。上篇說的normalization、initialization就是trick的一種,下面再總結一下自己看Deep Learning Summer School, Montreal 2016 總結 ...