我从零开始训练了GoogLeNet模型. 但它没有给我带来希望的结果. 作为替代,我想对我的数据集中的GoogLeNet模型进行微调. 有谁知道我应该遵循什么步骤? 采纳答案: 假设你正在尝试做图像分类. 这些应该是微调模型的步骤: 1.分类层 原始分类层"loss3/classifier"输出1000个类的预测(它的mum_output设置为1000). 您需要将其替换为具有适当num_output的新图层. 替换分类层: 更改图层的名称(以便当您从caffemodel文件读取原始权…

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告,包括一些图形和统计输出. 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据.本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地. 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向.降雨量.风速.风速变化.最大风速.最大降雨量.闪电概率等数据.并对不同变量之间的相关性进行了调查,对国家数据预测的错误率进行…

根据研究发现,在平均 38 分钟的视频会议里面,大概会有 13 分钟左右的时间用于处理和干扰相关的事情.同时研究也表明在参加在线会议的时候,人们更加倾向于语音会议,其中一个关键原因就是大家不希望个人隐私暴露于公众的视野. 如何在视频会议中突出演讲者,减少背景当中的干扰信息,并提升人们对视频会议的参与热情成为了实时音视频技术所要解决的问题,而实时虚拟背景正是一项这样的技术.不同于绿幕等传统技术手段,虚拟背景通过机器学习推理对实时视频内容当中的人像进行分割,实现对人像外内容的替换.因此用户无需对现实…

目录 经典模型 Caffe预训练模型 经典模型 LeNet https://blog.csdn.net/kaido0/article/details/53161684 AlexNet https://blog.csdn.net/zyqdragon/article/details/72353420 GoogLeNet https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/72232651 VGGNet https://blog.csdn.net/u01…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.…

本篇讲坐标系统的详细定义,有关坐标系的变换公式,以及简单说说高程坐标系统. 本文约6000字,阅读时间建议45分钟.硬内容比较多,如有疏漏错误请指出,建议有兴趣的朋友进一步阅读. 作者:博客园/B站/知乎/csdn/小专栏 @秋意正寒 版权:转载请告知,并在转载文上附上转载声明与原文链接(https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082454.html). 目录 1. 地理坐标系统定义 2. 投影坐标系统定义 3. 高程系统 4. 坐标系统转换 1. 地理坐标系统…

例如: .element{ width:calc(expression); } 兼容性:在IE9+.FF4.0+.Chrome19+.Safari6+都得到了较好支持,但是在移动端的支持不是很好. 其中,expression是一个用来计算长度的表达式,支持“+”,“-”,“*”,“/”运算符. 表达式中有“+”,“-”运算符的,前后必须要有空格,例如 “width:calc(100% - 20px)”这种写法:而对于“*”,“/”并没有这种要求,但为了风格的统一,建议前后也要留空格. 总结 :…

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…

前言 在使用Netty改造手写RPC框架的时候,需要给大家介绍一些相关的知识,这样很多东西大家就可以看明白了,手写RPC是一个支线任务,后续重点仍然是Kubernetes相关内容. 阻塞与非阻塞 同步与异步 阻塞与非阻塞 阻塞和非阻塞是进程在访问数据的时候,数据是否准备就绪的一种处理方式.当数据没有准备的时候,阻塞需要等待调用结果返回之前,进程会被挂起,函数只有在得到结果之后才会返回.非阻塞和阻塞的概念相对,指在不能立刻得到结果之前,该函数不会阻塞当前线程,而会立刻返回. 同步与异步 同步指的是…