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CAFFE的FinE%tuning是什么意思

把已经训练过的模型应用到新的数据集上。主要优点是相比于从scratch训练能在更短时间内达到相同的效果。 例子: 1.fine-tuning: 先拿CNN在cifar100上训练,然后仅仅修改最后一层softmax的输出节点个数(100改为10),再放到cifar10上训练。 2. t...

比如说,先设计出一个CNN结构。 然后用一个大的数据集A,训练该CNN网络,得到网络a。 可是在数据集B上,a网络预测效果并不理想(可能的原因是数据集A和B存在一些差异,比如数据来源不同导致的代表性差异)。如果直接用B的一部分训练的话,数据量...

大兄弟,我也是这个问题,base_lr调低了一个数量级,batch_size调高一倍,就OK了

1、会更新,finetune的过程相当于继续训练,跟直接训练的区别是初始化的时候: a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化(如高斯随机初始化) b. finetune是用你已经有的参数文件来初始化(就是之前训练好的caffemodel) 2、嗯,这个问题有两...

建议使用已有model进行finetune,新手从头开始做经常会不收敛。进一步的话可以在现有的比较好的网络结构上进行修改,使之符合自己的需求。最难的就是从零开始设计训练网络模型。题主可以体验一下从零开始设计训练模型,但是不要陷太深。如果题主...

有影响。调整好模型输入尺寸到你需要的大小,重学fc层。fully conv的网络对尺寸大小没有固定的要求。

1、会更新,finetune的过程相当于继续训练,跟直接训练的区别是初始化的时候: a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化(如高斯随机初始化) b. finetune是用你已经有的参数文件来初始化(就是之前训练好的caffemodel) 2、嗯,这个问题有两...

第一行代码实例化链接,第二,三不用说了,第四行此命令实现是存储过程,第五行参数为空,第六行增加一个@major参数,第七行参数是输入参数,第八行参数值来源于DropDownList3控件,第九行实例化一个适配器sda,第十行实例化数据集ds,十一行把...

有影响。调整好模型输入尺寸到你需要的大小,重学fc层。fully conv的网络对尺寸大小没有固定的要求。

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