第4篇 微調預訓練模型
微調預訓練模型 使用預訓練模型有很多好處。預訓練模型節省了你的計算開銷、你的碳排放，並且讓你能夠使用sota模型而不需要自己從頭訓練。Hugging Face Transformers為你提供了上千種預訓練模型，可廣泛用於各種任務。當你使用一個預訓練模型，你可以在任務特定數據集上訓練。這就是著名 ...
原文：CNN基礎三：預訓練模型的微調
上一節中，我們利用了預訓練的VGG網絡卷積基，來簡單的提取了圖像的特征，並用這些特征作為輸入，訓練了一個小分類器。 這種方法好處在於簡單粗暴，特征提取部分的卷積基不需要訓練。但缺點在於，一是別人的模型是針對具體的任務訓練的，里面提取到的特征不一定適合自己的任務 二是無法使用圖像增強的方法進行端到端的訓練。 因此，更為常用的一種方法是預訓練模型修剪 微調，好處是可以根據自己任務需要，將預訓練的網絡和 ...
2019-12-04 13:45 0 1290 推薦指數：
相關推薦
BERT的通俗理解 預訓練模型 微調
1、預訓練模型 BERT是一個預訓練的模型，那么什么是預訓練呢？舉例子進行簡單的介紹 假設已有A訓練集，先用A對網絡進行預訓練，在A任務上學會網絡參數，然后保存以備后用，當來一個新的任務B，采取相同的網絡結構，網絡參數初始化的時候可以加載A學習好的參數，其他的高層參數隨機初始化 ...
第7篇 在不同任務上微調預訓練模型
如果在通用的下游任務上微調一個模型 其實本文與之前微調模型那篇有點重復，不過本文給出了更多的案例。 這篇教程將會告訴你如果在通用的下游任務上微調一個模型。你需要使用datasets庫快速加載和預處理數據集，使它們能夠用來訓練。 本文會傳授你在三個數據集上微調模型： seq_imdb ...
TensorFlow2教程18：使用預訓練CNN模型
1.導入模型 目前看使用模型： Import model Currently, seven models are supported Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 ...
使用BERT預訓練模型+微調進行文本分類
本文記錄使用BERT預訓練模型，修改最頂層softmax層，微調幾個epoch，進行文本分類任務。 BERT源碼 首先BERT源碼來自谷歌官方tensorflow版：https://github.com/google-research/bert 注意，這是tensorflow 1.x ...
我的Keras使用總結（3）——利用bottleneck features進行微調預訓練模型VGG16
Keras的預訓練模型地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一個稍微講究一點的辦法是，利用在大規模數據集上預訓練好的網絡。這樣的網絡在多數的計算機視覺問題上都能取得不錯的特征，利用這樣的特征可以讓我們獲得 ...
CNN基礎二：使用預訓練網絡提取圖像特征
的，通常會采用一種更高效的方法——使用預訓練網絡。 預訓練網絡的使用通常有兩種方式，一種是利用預訓練網絡 ...
Pytorch-使用Bert預訓練模型微調中文文本分類
渣渣本跑不動，以下代碼運行在Google Colab上。 語料鏈接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg 提取碼：tzao neg.txt ...