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、fine-tune和局部參數恢復
參考：遷移學習 Fine tune 一 遷移學習 就是把已訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練。 模型的訓練與預測： 深度學習的模型可以划分為 訓練 和 預測 兩個階段。 訓練 分為兩種策略：一種是白手起家從頭搭建模型進行訓練，一種是通過預訓練模型進行訓練。 預測 相對簡單，直接用已經訓練好的模型對數據集進行預測即可。 優點： 站在巨人的肩膀上：前人花很大精力訓練出來的模型在大概率上會比 ...
2019-08-28 11:53 0 1043 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
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 ...
paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 如何在文本分類任務上fine-tune Bert 1、介紹 作者介紹了一下各種可用於文本分類的方法，比如word2vec、GloVe、sentence ...
yolov3模型微調(fine-tune)備忘
1. 前言 項目需要用目標檢測模型，由於yolov3精度和性能突出，成為最后選擇的模型。但是因為在實際場景中會有誤檢測和漏檢測的情況，還需要采集實際場景的數據進行微調。思路是直接調整由ImageNet ...
《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》-閱讀心得
文章名《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》，2019，復旦大學 如何在文本分類中微調BERT模型？ 摘要：預訓練語言模型已經被證明在學習通用語言表示方面有顯著效果，作為一種最先進的預訓練語言模型，BERT在多項理解任務中取得了驚人的成果 ...
python全局參數與局部參數
一：全局參數與局部參數的典型舉例 ①：在函數外定義name並在函數內定義name ②：在函數外定義name並在函數內直接引用 由上第一個例子可知，函數雖然對name重新賦值，但並沒有覆蓋函數前已經定義了的name,故函數內的name為局部參數，由第二個例子可知全局 ...