首先通过transfer learning对新的数据集进行训练,训练过一定epoch之后,改用fine tune方法继续训练,同时降低学习率。这样做是因为如果一开始就采用fine tune方法的话,网络还没有适应新的数据,那么在进行参数更新的时候,比较大的梯度可能会导致原本训练的比较好的参数被污染,反而导致效果下降。 参考:https://blog.csdn.n...
finetune可以使速度更快,精度更高。 训练 使用更强的正则化:使用更小的学习率,使用更少的数据迭代 源数据集远复杂于目标数据,通常finetune效果更好。尽量是同领域的数据集。 重用分类器权重。 源数据集可能也有目标数据中的部分标号 可以使用预训练好模型分类器中对应标号对应的向量来做初始化。没有用到的标号可...
可以看到,经过fine-tune之后,基模型的卷积核的感知野和感知强度变大了,这也是为什么fine-tune之后识别mnist手写数字识别能力变强的原因。 尝试用训练好的模型,对前面的数字6进行预测, Predicted: [0] 可以看到, 不管是否freeze预训练基模型参数,用于fine-tune的数据集对最终模型的预测能力起到了很重要的作用,对于超...
image.png 在这种对抗噪声的预训练之后,下游任务在此基础上finetune 就能取得非常好的效果。 这里笔者在huggface上下载了一个small 版本的中文BART.其下载详情页如下所示: 输入:中国的首都是[MASK]京 输出:中国的首都是北京 输入:作为电子[MASK]平台 输出:作为电子商务平台模型下载地址:https://huggingface.co/uer...
模式是最为常见的一种迁移学习方法。例如NLP中的预训练Bert模型，通过在下游任务上Finetune即可取得比...
同问。我觉得是case by case吧？个人每次都是让所有层都refine，重点放在喂什么数据 和 训练几轮这个...
使用了带backbone的网络,如训练VGG16-SSD建议选择finetune的方式,从头训练不仅费时费力,甚至难以收敛。 在做分割实验的时候我发现用upsamling 加1*1卷积代替反卷积做上采样得到的结果更平滑,并且miou差距不大,所以我认为这两者都是都可以使用的。 一些Anchor-based目标检测算法为了提高精度,都是疯狂给框,ap值确实上去...
基于第一步得到的各层参数进一步fine-tune整个多层模型的参数,这一步是一个有监督训练过程;第一步类似神经网络的随机初始化初值过程,由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature lear...
手把手写深度学习 finetune clip deep young手写机器 一、深度学习 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息...