caffe使用預訓練的模型進行finetune
首先明確預訓練好的模型和自己的網絡結構是有差異的，預訓練模型的參數如何跟自己的網絡匹配的呢： 參考官網教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html --If we provide ...
原文：預訓練模型finetune使用思路
項目使用了預訓練的bert模型進行文本分類 先說一下總體思路： .從官方的ckpt模型文件中加載模型，接一層全連接和激活函數，再接一層輸出層即可，根據分類的類別選擇輸出層節點的個數。 .構造模型后，凍結bert層，只訓練后續接的分類層，保存模型，這一步可以不保存優化器狀態，因為當前優化器中的狀態只是構造了一個針對后面兩層權重的目標函數，沒有考慮bert層凍結的權重優化。 .上一步訓練結束之后，加載 ...
2021-12-05 12:16 0 97 推薦指數：
相關推薦
PyTorch保存模型與加載模型+Finetune預訓練模型使用
Pytorch 保存模型與加載模型 PyTorch之保存加載模型 參數初始化參 數的初始化其實就是對參數賦值。而我們需要學習的參數其實都是Variable，它其實是對Tensor的封裝，同時提供了data，grad等借口，這就意味着我們可以直接對這些參數進行操作賦值 ...
tensorflow 加載預訓練模型進行 finetune 的操作解析
這是一篇需要仔細思考的博客； 預訓練模型 tensorflow 在 1.0 之后移除了 models 模塊，這個模塊實現了很多模型，並提供了部分預訓練模型的權重； 圖像識別模型的權重下載地址 https://github.com/tensorflow/models/tree ...
預訓練模型時代：告別finetune, 擁抱adapter
©NLP論文解讀 原創•作者 |FLIPPED 研究背景 隨着計算算力的不斷增加，以transformer為主要架構的預訓練模型進入了百花齊放的時代。BERT、RoBERTa等模型的提出為NLP相關問題的解決提供了極大的便利，但也引發了一些新的問題。 首先這些經過海量數據 ...
在imagenet預訓模型上進行finetune
所謂fine tune就是用別人訓練好的模型，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。 fine tune的好處在於不用完全重新訓練模型，從而提高效率，因為一般新訓練模型准確率都會從很低的值開始慢慢上升 ...
DeepFaceLab 模型預訓練參數Pretrain的使用！
Pretrain參數是20190501版本才加入的參數，作者加入這個參數的目的應該是提升模型的訓練速度和增強適應性。具體有哪些提升，需要大家去摸索，我這里分享一下自己的使用過程。 這個參數僅針對SAE模型，並且只有在第一次啟動的時候可以配置，配置完之后，一旦中斷訓練之后，這個預訓練環節 ...
預訓練模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...
預訓練模型之Roberta
目錄 概述 RoBERTa的主要改進 改進優化函數參數 Masking策略 模型輸入格式與NSP 更大的batch size 更大語料與更長的訓練步數 字節級別的BPE文本編碼 實驗效果 總結 ...