微調(Fine-tune)原理
在自己的數據集上訓練一個新的深度學習模型時，一般采取在預訓練好的模型上進行微調的方法。什么是微調？這里已VGG16為例進行講解，下面貼出VGGNet結構示意圖。 上面圈出來的是VGG16示意圖，也可以用如下兩個圖表示。 如上圖所示 ，VGG16 ...
原文：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 original dataset specific 。四個基本原則： 新數據集小而且相似時，不建議進行微調，以防止過擬合。最好是只訓練線性分類器 只訓練后面一層 。 新數據集大而且相似時，因為有足夠的數據，所 ...
2019-05-28 17:17 0 752 推薦指數：
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