冻结参数是指在训练过程中固定模型的部分参数，不对其进行更新。在深度学习中，通常是冻结预训练好的模型的某些层或参数，然后只对其余的参数进行更新。冻结参数的作用在于保持模型的某些特征不变，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。4. 冻结参数的效果 研究表明，冻结参数在深度学习中具有显著的正则化效果。通...
如何冻结深度学习网络参数 深度冻结什么时候有的? 浪起原因: 感知机的诞生 持续时间: 1943年—1969年 寒冬原因: 感知机(单个神经元)无法解决异或等线性不可分问题。 解冻: 1986年之后多层神经网络解决异或等线性不可分问题。 详情: 1943年神经元数学模型MP诞生,奠定了神经网络大厦的地基,但权值是写死的,不能学习...
冻结参数是指在训练过程中固定模型的部分参数,不对其进行更新。在深度学习中,通常是冻结预训练好的模型的某些层或参数,然后只对其余的参数进行更新。冻结参数的作用在于保持模型的某些特征不变,从而提高模型的泛化能力,减少过拟合的风险。 4.冻结参数的效果 研究表明,冻结参数在深度学习中具有显著的正则化效果。通过冻...