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…

Fine Tune顾名思义,就是微调.在机器学习中,一般用在迁移学习中,通过控制一些layer调节一些layer来达到迁移学习的目的.这样可以利用已有的参数,稍微变化一些,以适应新的学习任务.所以说,微调不能适应变化太大的任务迁移. https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

完全版见github:TransforLearning 零.迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习.用神经网络的角度来表述,就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里,而不是从头开始,为每特定的个任务训练一个神经网络. 假设你已经有了一个可以高精确度分辨猫和狗的深度神经网络,你之后想训练一个能够分别不同品种的狗的图片模型,你需要做的不是从头训练那些用来分辨直线,锐角的神经网络的前几层,而是利用训练好的网络,提取初级特征,之后只训练最后几层神…

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…

在深度学习领域中,最强力的理念之一就是可以将神经网络学习的一种知识应用到另一个独立的任务中. 看上面的例子,首先我们有一个已经完成训练的神经网络,其目标是图像识别,我们有了绿色的1000000张图片并训练了上面的网络. 在完成图像识别后,我们希望将我们的模型用于放射诊断任务,这就是一种迁移. 我们的做法是,把以及训练好的网络的输出层及其权重都删除掉,然后重新随机权重给最后一层,并且让它在放射诊断数据上进行训练. 在使用源数据进行训练的时候,我们把这一过程称为预训练pre-training,其目标…

resnet185352 链接:https://pan.baidu.com/s/1EZs9XVUjUf1MzaKYbJlcSA 提取码:axd1 9.2 微调 在前面的一些章节中,我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型.我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体.然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间. 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户.一种可…

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 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,fin…

迁移学习两种类型: ConvNet as fixed feature extractor:利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet(如AlexNet,VGGNet),移除最后几层(一般是最后分类器),将剩下的ConvNet作为应用于新数据集的固定不变的特征提取器,输出特征称为CNN codes,如果在预训练网络上是经过ReLUd,那这些codes也要经过ReLUd(important for performance):提取出所有CNN codes之后,再基于新数据集训练一个…