1.先輸出層的參數變量 　　train_op1 = GradientDescentOptimizer(0.00001).minimize(loss, var_list=var1) 優化方法可以修改 　　train_op2 = GradientDescentOptimizer ...

轉載請注明處處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608709.html 參考網址： https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow ...

轉自：http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微調？ 　　 　　使用別人訓練好的網絡模型進行訓練，前提是必須和別人用同一個網絡，因為參數是根據網絡而來 ...

  上文深度神經網絡中各種優化算法原理及比較中介紹了深度學習中常見的梯度下降優化算法；其中，有一個重要的超參數——學習率\(\alpha\)需要在訓練之前指定，學習率設定的重要性不言而喻：過小的學習率會降低網絡優化的速度，增加訓練時間；而過大的學習率則可能導致最后的結果不會收斂，或者在一個較大 ...

在TensorFlow的優化器中， 都要設置學習率。學習率是在精度和速度之間找到一個平衡： 學習率太大，訓練的速度會有提升，但是結果的精度不夠，而且還可能導致不能收斂出現震盪的情況。 學習率太小，精度會有所提升，但是訓練的速度慢，耗費較多的時間。 因而我們可以使用退化學習率，又稱為衰減學習率 ...

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 ...

9.2 微調 在前面的一些章節中，我們介紹了如何在只有6萬張圖像的Fashion-MNIST訓練數據集上訓練模型。我們還描述了學術界當下使用最廣泛的大規模圖像數據集ImageNet，它有超過1,000萬的圖像和1,000類的物體。然而，我們平常接觸到數據集的規模通常在這兩者之間。 假設我們想從 ...

我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容，在進行微調時有許多部分都是我們用不到的，我們需要截取一些用到的部分，使得我們能夠更容易進行擴展，接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py：用於對數據進行處理，主要是分詞 ...