深度學習 Fine-tune 技巧總結
（Fine-tune)。通過修改預訓練網絡模型結構（如修改樣本類別輸出個數），選擇性載入預訓練網絡模型 ...
原文：深度學習 Fine-tune 技巧總結
深度學習中需要大量的數據和計算資源 乞丐版都需要 G顯存的GPU 且需花費大量時間來訓練模型，但在實際中難以滿足這些需求，而使用遷移學習則能有效 降低數據量 計算量和計算時間，並能定制在新場景的業務需求，可謂一大利器。 遷移學習不是一種算法而是一種機器學習思想，應用到深度學習就是微調 Fine tune 。通過修改預訓練網絡模型結構 如修改樣本類別輸出個數 ，選擇性載入預訓練網絡模型權重 通常是載 ...
2018-08-26 09:09 0 713 推薦指數：
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