使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的…

深度学习中需要大量的数据和计算资源(乞丐版都需要12G显存的GPU - -)且需花费大量时间来训练模型,但在实际中难以满足这些需求,而使用迁移学习则能有效 降低数据量.计算量和计算时间,并能定制在新场景的业务需求,可谓一大利器. 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune).通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层) 再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本…

所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fine tune会是一个比较好的选择.但是如果你希望定义自己的网络结构的话,就需要从头开始了.(其…

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in…

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608709.html 参考网址: https://kratzert.github.io/2017/02/24/finetuning-alexnet-with-tensorflow.html https://github.com/kratzert/finetune_alexnet_with_tensorflow/blob/master/finetune.py#L109 https://github.c…

在深度学习的学习过程中,可能会用到一些已经训练好的模型,比如Alex Net,google Net,VGG,Resnet等,那我们怎样对这些训练好的模型进行fine-tune来提高准确率呢? 参考文章:https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 使用已经训练好的VGG16模型来帮助我们进行这个分类任务,因为要分类的是猫,狗这类物体,而VGG net是…

转自:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/70141261 前言 什么是模型的微调?   使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的.当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类.把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了.用别人的参数.修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning). 微调时候网…

官方例程:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html 相应的中文说明:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48501423 下文链接:https://stackoverflow.com/questions/36841158/fine-tuning-of-googlenet-model Assuming you are t…

声明:加载的caffemodel会根据你的net.prototxt文件里的各个layer的name来进行参数赋值. 错误:[Caffe]: Check failed: ShapeEquals(proto) shape mismatch (reshape not set) 原因:从caffemodel加载进来的参数和你的输入或者输出不匹配. 示例:比如对于全连接层fc6,caffemodel中的bottom是1*256*6*6,而在你修改后的网络结构中,bottom是1*512*6*6,此时就会出…