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+coco數據集訓練出來的權重yolov3.weights，凍結前面的層數，只微調后面n層。 系統 ...
原文：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VGG 為例進行講解，下面貼出VGGNet結構示意圖。 上面圈出來的是VGG 示意圖，也可以用如下兩個圖表示。 如上圖所示 ，VGG 的結構為卷積 全連接層。卷積層分為 個部分共 層，即圖中的conv conv 。還有 層是全連接層，即圖中的fc fc fc 。卷積層加上全連接層合起來一共為 ...
2019-10-25 23:00 0 4301 推薦指數：
相關推薦
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： 1、新數據集小而且相似時，不建議 ...
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 ...
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 ...
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 ...
《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 ...
Fine-Tuning微調原理
Fine-Tuning微調原理 如何在只有60000張圖片的Fashion-MNIST訓練數據集中訓練模型。ImageNet，這是學術界使用最廣泛的大型圖像數據集，它擁有1000多萬幅圖像和1000多個類別的對象。然而，我們經常處理的數據集的大小通常比第一個大，但比第二個小 ...