微调的概念 微调(Fine-tuning)是指在深度学习领域,特别是针对预训练模型的一种训练策略。预训练模型通常是在大规模无标注数据上通过自监督学习得到的,它们具有对一般自然语言结构或图像特征的良好理解能力。微调则是指在预训练模型的基础上,针对具体下游任务(如文本分类、问答系统、命名实体识别、图像分类等),使用相对...
Fine-tuning可能会引入过拟合的风险,因此需要合理地控制模型的复杂度和正则化技术; Fine-tuning可以与其他技术相结合,如数据增强、迁移学习等,以进一步提高模型的性能。总之,Fine-tuning是一种强大的深度学习技术,它可以利用预训练模型进行微调,以适应特定任务。通过合理地选择策略和参数,Fine-tuning可以显著提高模型的性...
在深度学习中，Fine-tuning和Embedding是两个重要的概念。Fine-tuning是指在预训练模型的基础上，在特定任务上进行进一步训练，以适应该任务的特定数据和要求。而Embedding是一种将高维离散数据转换为低维连续向量表示的技术，常用于将文本、图像等离散数据编码成数值形式，便于深度学习模型处理和学习。通过Fine-tuning，我...
例如,针对Fine-tuning,可以进一步研究模型的可解释性、模型间的迁移性等问题;而在Embedding方面,可以考虑多模态数据的嵌入、更加复杂的语义关系建模等研究方向。 总的来说,Fine-tuning和Embedding是深度学习中两个重要且相互关联的概念。Fine-tuning通过在预训练模型的基础上进行微调,使模型适应特定任务的数据和要求;而Em...
微调是迁移学习中的常用技巧:微调fune-tuning 一个神经网络一般可以分成两块: 特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征 线性分类器来做分类 把网络架构复制过来,权重也复制过来 训练 是一个目标数据集上的正常训练任务,但使用更强的正则化 使用更小的学习率 ...
2.1 什么是Fine-Tuning Fine Tuning,中文为微调。 它在保留现有网络架构和参数值得基础之上,重新训练,进行微小的调整,它不涉及对网络参数进行裁剪和重构,因此,Fine-Tuning是一种整体性、全局的的、微小的改良。 Fine:杰出的;优秀的; 细粒的; 细微的;细小的; ...
1.1 fine-tuning 神经网络的训练的有两种方式,第一种是自己从头到尾训练一遍;第二种是使用别人训练好的模型,然后根据自己的实际需求做改动与调整。后者我们叫做fine-tuning. 在model zoo有大量训练好的模型(不知道的可以百度一下model zoo) fine-tuning相当于站在巨人的肩膀上,使用别人已经训练好了的优秀的模型去实...
Fine-tuning是指在已经训练好的模型基础上，进一步在特定任务上进行训练，使模型适应特定任务的数据和需求。通常，我们使用在大量数据上预训练的模型作为基础模型，然后在特定任务上进行fine-tuning，以获得更好的性能。例如，在图像分类任务中，假设我们有一个在大规模图像数据上预训练的卷积神经网络（CNN）...
深度学习的fine-tuning过程 在深度学习过程中,获取数据集后,在搭建自己的网络之前需要进行的是微调,通过别人现有的网络观察自己数据的实验结果,并在此基础上,初步确定自己网络的大体结构,其中微调的步骤主要有以下几步: 1) 获取已有网络的结构(prototxt)和网络参数(caffemodel),可以从网上下载经典的网络模型与网络结构...
finetune是用你已有的参数文件来初始化。 3.7.4 fine-tuning模型的三种状态 状态一:只预测,不训练。特点:相对快、简单,针对那些已经训练好,现在要实际对未知数据进行标注的项目,非常高效; 状态二:训练,但只训练最后分类层。特点:fine-tuning的模型最终的分类以及符合要求,现在只是在他们的基础上进行类别降维。