Caffe fine-tuning 微調網絡
如何在Caffe上微調網絡，適應我們自己特定的新任務。一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域 ...
原文：Fine-Tuning微調原理
Fine Tuning微調原理 如何在只有 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 多萬幅圖像和 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。 假設我們想在圖像中識別不同種類的椅子，然后將購買鏈接推給用戶。一種可行的方法是先找到一百張常見的椅子，每把椅子取一千張不同角度的圖像，然后在采 ...
2020-06-30 09:06 0 546 推薦指數：
相關推薦
預訓練(pre-training/trained)與微調(fine-tuning)
什么是預訓練和微調？ 預訓練(pre-training/trained)：你需要搭建一個網絡來完成一個特定的圖像分類的任務。首先，你需要隨機初始化參數，然后開始訓練網絡，不斷調整直到網絡的損失越來越小。在訓練的過程中，一開始初始化的參數會不斷變化。當你覺得結果很滿意的時候，就可以將訓練模型的參數 ...
關於fine-tuning
什么是fine-tuning？簡單舉一個本人的例子來說明 我有兩種類型的數據集，一種命名為style1，另一種為style2，兩種數據集類型（也就是label）一致，但是數據卻采集於不同的地方，比如佛經的手寫文字和《黃帝內經》的手寫文字。現在我基於style1的數據集上訓練出一個識別模型 ...
fine-tuning
fine-tuning是微調的意思，是用別人訓練好的模型(即pre-trained model)，加上我們自己的數據，來訓練新的模型。fine tune相當於使用別人的模型的前幾層，來提取淺層特征，然后在最后再落入我們自己的分類中。 一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域的識別分類中 ...
理解caffe的fine-tuning
來源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如說，先設計出一個CNN結構。 然后用一 ...
CAFFE: Fine-tuning for style recognition
一層的其余層拿過來使用，然后再使用現有數據對原模型執行fine-tuning操作，這樣可以大大提高訓練速 ...
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 ...
基於Huggingface使用BERT進行文本分類的fine-tuning
隨着BERT大火之后，很多BERT的變種，這里借用Huggingface工具來簡單實現一個文本分類，從而進一步通過Huggingface來認識BERT的工程上的實現方法。 1、load data ...