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：模型微調
. 微調 在前面的一些章節中，我們介紹了如何在只有 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 , 萬的圖像和 , 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。 假設我們想從圖像中識別出不同種類的椅子，然后將購買鏈接推薦給用戶。一種可能的方法是先找出 種常見的椅子，為每種椅子拍攝 , 張不 ...
2020-02-23 23:10 0 1103 推薦指數：
相關推薦
PyTorch練手項目三：模型微調
本文目的：基於kaggle上狗的種類識別項目，展示如何利用PyTorch來進行模型微調。 PyTorch中torchvision是一個針對視覺領域的工具庫，除了提供有大量的數據集，還有許多預訓練的經典模型。這里以官方訓練好的resnet50為例，拿來參加kaggle上面的dog breed狗 ...
pycaret之訓練模型（創建模型、比較模型、微調模型）
1、比較模型 這是我們建議在任何受監管實驗的工作流程中的第一步。此功能使用默認的超參數訓練模型庫中的所有模型，並使用交叉驗證評估性能指標。它返回經過訓練的模型對象。使用的評估指標是： 分類：准確性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回歸：MAE，MSE，RMSE，R2，RMSLE ...
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 ...
使用GridSearchCV進行網格搜索微調模型
微調后： Best score: 0.983Best parameters set: clf__C: 10 clf__penalty: 'l2' vect__max_df: 0.5 vect__max_features: None vect__ngram_range ...
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 ...
CNN基礎三：預訓練模型的微調
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 ...
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 ...