遷移學習-微調（fine-tune）的注意事項：
選取微調形式的兩個重要因素：新數據集的大小（size）和相似性（與預訓練的數據集相比）。牢記卷積網絡在提取特征時，前面的層所提取的更具一般性，后面的層更加具體，更傾向於原始的數據集（more orig ...
原文：遷移學習的使用注意事項
github博客傳送門 csdn博客傳送門 什么是fine tuning 在實踐中，由於數據集不夠大，很少有人從頭開始訓練網絡。常見的做法是使用預訓練的網絡 例如在ImageNet上訓練的分類 類的網絡 來重新fine tuning 也叫微調 ，或者當做特征提取器。 以下是常見的兩類遷移學習場景： 卷積網絡當做特征提取器。使用在ImageNet上預訓練的網絡，去掉最后的全連接層，剩余部分當做特征提 ...
2018-12-26 19:19 0 749 推薦指數：
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