转自Caffe fine-tuning 微调网络 一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据.因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库,通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像,比如识别衣服啊.标志啊.生物种类等等.在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的,而且参数不好调整,数据量也不够,因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择. 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

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

微调的具体方法和技巧有很多种,这里总结了在不同场景下的微调技巧: 1)新数据集比较小且和原数据集相似.因为新数据集比较小(比如<5000),如果fine-tune可能会过拟合:又因为新旧数据集类似,我们期望他们高层特征类似,可以使用预训练网络当做特征提取器,用提取的特征训练线性分类器. 2)新数据集大且和原数据集相似.因为新数据集足够大(比如>10000),可以fine-tune整个网络. 3)新数据集小且和原数据集不相似.新数据集小,最好不要fine-tune,和原数据集不类似,最好也不使用

在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形. 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法. 图片预处理方法,看这里:https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.

参考:迁移学习——Fine-tune 一.迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练. 模型的训练与预测: 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段. 训练 分为两种策略:一种是白手起家从头搭建模型进行训练,一种是通过预训练模型进行训练. 预测 相对简单,直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可. 优点: 1)站在巨人的肩膀上:前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍,没有必要重复造轮子. 2)训练成本可以很低:如果采用导出特征向量

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地

熟悉NLP的同学对Bert Finetune一定不陌生,基本啥任务上来都可以Bert Finetune试一把.可是模型微调一定比直接使用预训练模型效果好么?微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞?考虑到Bert的高维向量无法直接观测,下面这篇paper中,作者结合文本分类任务,和DirectProb这两种探测任务,直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响 Paper: A Closer Look at How Fine-tuning Changes Bert Duang-Duang-Du

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数 训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_

NLP论文解读 原创•作者 |FLIPPED 研究背景 随着计算算力的不断增加,以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代.BERT.RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利,但也引发了一些新的问题. 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言,包含更多的参数,动辄数十亿.在针对不同下游任务做微调时,存储和训练这种大模型是十分昂贵且耗时的. 尤其对于机器翻译任务而言,如果针对一对语言对就需要存储和微调这样一个"庞然大物",显然

选取微调形式的两个重要因素:新数据集的大小(size)和相似性(与预训练的数据集相比).牢记卷积网络在提取特征时,前面的层所提取的更具一般性,后面的层更加具体,更倾向于原始的数据集(more original-dataset-specific). 四个基本原则: 1.新数据集小而且相似时,不建议进行微调,以防止过拟合.最好是只训练线性分类器(只训练后面一层). 2.新数据集大而且相似时,因为有足够的数据,所以可以对整个网络进行训练微调. 3.新数据集小而且不相似时,因为数据集不相似,所以最好不要

在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法.什么是微调?这里已VGG16为例进行讲解,下面贴出VGGNet结构示意图. 上面圈出来的是VGG16示意图,也可以用如下两个图表示. 如上图所示 ,VGG16的结构为卷积+全连接层.卷积层分为5个部分共13层,即图中的conv1~conv5.还有3层是全连接层,即图中的fc6.fc7.fc8.卷积层加上全连接层合起来一共为16层,因此它被称为VGG16.如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集,首先要去掉fc