基于特征的微调效果也就越好。基于特征的微调方法最大优势在于其不需要对预训练模型提取的特征进行任何修改，因此可以把预训练模型当作黑箱使用，不需要将梯度反向传播回预训练模型，从而能有效减少运行内存开销，并提高微调速度。
预训练与微调范式能够在同模态任务之间实现令人印象深刻的迁移学习,这一点已在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中得到验证。预训练模型通常由资源充足且经验丰富的团队使用大量干净数据进行训练。卓越的预训练模型能够帮助硬件和数据受限的团队节省大量训练成本,并在新任务上训练出表现良好的深度模型。在大模型时代,微调...
1. 什么是预训练和微调 你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先,你需要随机初始化参数,然后开始训练网络,不断调整参数,直到网络的损失越来越小。在训练的过程中,一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候,你就可以将训练模型的参数保存下来,以便训练好的模型可以在下次执行类似...
在Shallow Convolutional Neural Network for Eyeglasses Detection in Facial Images一文中,使用了googlenet作为他们的源模型,将USTC-NVIE数据集作为源数据集进行了预训练。用眼镜和非眼镜的图像对预先训练好的googlenet进行了微调。然后将学习到的GoogleNet(源模型)权值复制到Shallow-GlassesNet(目标模型)中的相应层,作为特...
微调（Fine-Tuning）是在特定任务或领域上进一步训练大型语言模型(LLM)的过程。这可以通过使用预训练的LLM作为起点，然后在特定任务或领域的标记数据集上训练它来完成。微调可以通过调整模型的权重来更好地拟合数据，从而提高LLM在特定任务或领域上的性能。监督微调(Supervised Fine-Tuning)SFT使用标记数据来训练LLM。标记...
预训练与微调范式能够在同模态任务之间实现令人印象深刻的迁移学习,这一点已在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中得到验证。预训练模型通常由资源充足且经验丰富的团队使用大量干净数据进行训练。卓越的预训练模型能够帮助硬件和数据受限的团队节省大量训练成本,并在新任务上训练出表现良好的深度模型。在大模型时代,微调...
“大规模预训练+微调”的范式是指先在大规模的通用数据集上进行预训练，然后根据不同的任务和场景进行微调。预训练是指在没有标注的数据上进行无监督或自监督的学习，目的是让模型学习到通用的知识和能力，如词汇、语法、语义、逻辑、常识等。微调是指在有标注的数据上进行有监督的学习，目的是让模型适应特定的任务...
1.4. 微调的流程与步骤: 1)选择模型:首先选取一个合适的、已在大规模数据集上进行过预训练的模型,例如,当目标是文本分类时,BERT或GPT-2是不错的选择;当目标是图像分类时,ResNet或VGG可能更为合适。 2)数据整理:为目标任务整理和预处理数据,这包括数据增强、标签的编码转换等步骤。例如,如果任务是对医学图像进...
“微调”/fine-tune通常指:一种深度学习模型的训练方式/步骤。 如图1左边所示,假设我们有一个Source model(左边浅蓝色框的Layer组成),先在Source data上进行训练(Pre-train,预训练)。 如图1右边所示,假设我们还有一个Target model (右边浅蓝色框的Layer+深蓝色的Output Layer组成)。
聊聊预训练模型的微调 翻译自:Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers提供了一个Trainer类,处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。 完成所有数据预处理工作后,只需执行几个步骤即可定义 Trainer。 最困难的部分可能是准备运行Trainer.train()的环境,因为它在 CPU 上运行速度非常慢。 如果没有设置...