什么是预训练模型

简单来说,预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候,不用从零开始训练一个新模型,可以从在类似问题中训练过的模型入手。

比如说,你如果想做一辆自动驾驶汽车,可以花数年时间从零开始构建一个性能优良的图像识别算法,也可以从Google在ImageNet数据集上训练得到的Inception model(一个预训练模型)起步,来识别图像。

一个预训练模型可能对于你的应用中并不是100%的准确对口,但是它可以为你节省大量功夫。

为什么要使用预训练模型

大大减少训练时间

怎样使用预训练模型

当在训练神经网络的时候我们的目标是什么?我们希望网络能够在多次正向反向迭代的过程中,找到合适的权重。通过使用之前在大数据集上经过训练的预训练模型,我们可以直接使用相应的结构和权重,将它们应用到我们正在面对的问题上。这被称作“迁移学习”,即将预训练的模型“迁移”到我们正在应对的特定问题中。

在选择预训练模型的时候你需要非常仔细,如果你的问题与预训练模型训练情景下又很大的出入,那么模型所得到的预测结果将会非常不准确。

在迁移学习中,这些预训练的网络对于ImageNet数据集外的图片也表现出类很好的泛化性能,既然预训练模型已经训练得很好,我们就不会在段时间内去修改过多的权重,在迁移学习中用到它的时候,往往只是进行微调(fine tune)。

在修改模型的过程中,我们通过会采用比一般训练模型更低的学习速率。

tf模型权重百度云下载地址

http://pan.baidu.com/s/1dE9giOD

VGG16:

WEIGHTS_PATH = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’ 
WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

VGG19:

TF_WEIGHTS_PATH = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’ 
TF_WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

RESNET50:

WEIGHTS_PATH = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’ 
WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.2/resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

INCEPTIONS_V3:

WEIGHTS_PATH = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.5/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’ 
WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.5/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

XCEPTION:

TF_WEIGHTS_PATH = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5’ 
TF_WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ‘https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.4/xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

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