Fine-Tuning 第7页

什么是 fine-turning？

fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练。那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值？

醒途·2022-08-18 07:55

BERT Fine-tuning数学原理解析

一、BERT微调(Fine-tuning)介绍从传统机器学习(TraditionalML)和迁移学习(TransferLearning)对比看，传统的方式是一种相对隔离的，单个任务的学习，知识无法保留或者积累

m0_49380401·2022-08-18 07:23

BERT详解(4)---fine-tuning

目录Bert详解(1)—从WE、ELMO、GPT到BERTBERT详解(2)—源码讲解[生成预训练数据]BERT详解(3)—源码解读[预训练模型]BERT详解(4)—fine-tuningBERT(5)—实战[BERT+CNN文本分类]1.fine-tuningBERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，跟WordEmbedding类似，利用现有无标记的语料训

orangerfun·2022-08-18 07:23

MoCo v1原理解析

论文阅读笔记首先需要明确的是无监督模型的正确使用姿势，即先在较大的、难以很好标注的数据集上利用无监督训练得到一个pre-trained模型，再根据下游具体的任务，在较小的、可以很好标注的数据集上，进行有监督的fine-tuning

PyBigStar·2022-07-12 07:06

NLP 前置知识3 —— 预训练模型

一.Pre-training&Fine-tuning机制1.定义Pre-training:在大规模数据集上学习尽可能好的通用表示Fine-tuning:利用学习好的通用表示初始化下游任务网络加速收敛减少任务相关监督数据的需求二

温酒ss·2022-07-09 07:14

transformer-Autoencoding Language Models数学原理及模型架构解析

1，Auto-encodingLanguageModels通用数学原理详解2，为何要放弃采用Feature-Based语言模型ELMo而使用Fine-tuning模型？

普通网友·2022-06-25 07:05

深度学习-第一章神经网络面试题（大厂必问，历经半年整理）

1.8对fine-tuning(微调模型)的理解？

cc13186851239·2022-05-25 07:24

动手深度学习——计算机视觉

1.2常见图片增广方式1.2.1翻转1.2.2切割（裁剪）1.2.3改变颜⾊1.2.4综合使用1.3使⽤图像增⼴进⾏训练1.4小结二、微调2.1为啥要微调2.2微调（fine-tuning）步骤2.3总结

神洛华·2022-05-20 07:26

机器视觉基于卷积神经网络之VGG迁移学习（附源码可直接运行）

文章目录机器视觉基于卷积神经网络之VGG迁移学习迁移学习微调（fine-tuning）迁移学习步骤VGG准备训练集与测试集相关api修改模型分类层VGG-notop模型全局平均池化(GobalAveragePooling2D

高星熠·2022-04-29 07:18

[paper reading] Rethinking ImageNet Pre-training

Introduction使用ImageNetpre-training，再fine-tuning加速了收敛，尤其是在训

Direwolf_0·2022-04-25 07:14

论文解读（XR-Transformer）Fast Multi-Resolution Transformer Fine-tuning for Extreme Multi-label Text Classification

PaperInformationTitle：FastMulti-ResolutionTransformerFine-tuningforExtremeMulti-labelTextClassificationAuthors：JiongZhang,Wei-ChengChang,Hsiang-FuYu,I.DhillonSources：2021,ArXivOther：3Citations,61Refer

Learner-·2022-04-01 22:00

python自然语言处理-bert实战_《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-BERT推理加速实践（6）...

主要包括：环境搭建Pre-train模型获取结合自身业务Fine-tuning模型单精度(FP32)转半

weixin_39876002·2022-03-22 07:23

Raki的读paper小记：How to Fine-Tune BERT for Text Classification?

并提供了一个通用的解决方案最终通过实验发现：Bert的最顶层对于文本分类更加有效在适用层级别的学习率衰减的情况下，Bert可以很好的克服遗忘的问题Within-task和in-domain的预训练可以显著提高表现一个事先的多任务fine-tuning

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:40

11.1 迁移学习【李沐-斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】

Jsper0420·2022-03-14 07:33

深入Bert实战(Pytorch)----fine-Tuning 2

深入Bert实战(Pytorch)----fine-Tuning2https://www.bilibili.com/video/BV1K5411t7MD?p=5https://www.youtube.com/channel/UCoRX98PLOsaN8PtekB9kWrw/videos深入BERT实战(PyTorch)byChrisMcCormickAI这是ChrisMcCormickAI在油管b

元宇宙iwemeta·2022-03-07 07:21

深入Bert实战(Pytorch)----fine-Tuning 1

深入Bert实战(Pytorch)----fine-Tuning1https://www.bilibili.com/video/BV1K5411t7MD?p=5https://www.youtube.com/channel/UCoRX98PLOsaN8PtekB9kWrw/videos深入BERT实战(PyTorch)byChrisMcCormickAI这是ChrisMcCormickAI在油管b

名字填充中·2022-03-07 07:18

那些年使用BERT模型踩的坑~~

Preface：fine-tuning到底是啥玩意儿？在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。

小小叮当同学·2022-02-26 09:32

深度学习实战（1）用Pytorch搭建一个双向GRU

原本还想做fine-tuning，但目前代码水平有限，就先forzen不fine-tu

icebird_craft·2022-02-26 09:00

YOLOv2(一) 参考资料

参考资料Yolo-v2训练voc及自己的数据集【YOLO学习】使用YOLOv2训练自己的数据PythonWrappersforYolov2YOLOv2如何fine-tuning？

NoneLand·2022-02-13 02:49

[人工智能-深度学习-46]：FineTuning（微调）、Transfer Trainning（迁移学习）的理论基础与深度解析

HiWangWenBing/article/details/121312417目录第1章前言：常见的工程诉求与特点第2章神经网络的网络架构2.1神经网络的网络架构2.2神经网络的三类主攻方向第2章什么是Fine-Tuning

文火冰糖的硅基工坊·2021-11-14 16:34

BERT模型

BERT框架BERT有两部分：pre-training和fine-tuning。

张虾米试错·2021-04-25 15:15

bert预训练模型解读_论文解读:BERT模型及fine-tuning

在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响，很多人认为是改变了游戏规则的工作，该模型采用BERT+fine-tuning的方法，在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art的结果，包括NER、问答等领域的任务。本文对该论文进行介绍。1.现有的LanguageModelEmbedding语言模型来辅助NLP任务已经得到了学术界较为广泛的探讨，通常有两种方式：fe

weixin_39796363·2020-12-24 05:01

BERT模型原理的详细介绍

文章目录参考文章1.BERT模型1.1模型结构1.2输入表示1.3预训练任务1.3.1Task1:MaskedLanguageModel1.3.2Task2：NextSentencePrediction1.4微调(fine-tuning

可大侠·2020-11-15 21:03

论文阅读--《K-Adapter: Infusing Knowledge into Pre-Trained Models with Adapters》

关键词：预训练模型，knowledge-EnhancedPLM,1.背景及问题描述通过大数据量训练得到的预训练语言模型，比如BERT、GPT、XLNet等，再对于特定的任务做fine-tuning，或者通过多任务的方式来个更新模型的全部权重

ColdCoder·2020-11-11 16:28

PytorchRuntimeError:CUDA out of memory.Tried to allocate 120.00 MiB (GPU 0； 22.38 GiB total capacity

+，python=3.6，1个GPU当对预训练的bert模型进行fine-tuning，模型训练的batchsize设置为256时，报错。

凝眸伏笔·2020-11-06 22:58

基于FairMOT训练的多人脸跟踪（Multi-face tracking）速度和精度都非常好

此博客记录本人开发人脸跟踪的全过程，包括数据准备，模型修改，训练调参fine-tuning，模型转换onnx，部署等代码已开源：FaceM

songlixiangaibin·2020-09-20 14:13

论文阅读: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1801.06146.pd官方代码与数据:http://nlp.fast.ai/category/classification.html

浮生物语QAQ·2020-09-16 11:39

机器学习20：Transfer learning 迁移学习

在Sourcedata上训练模型然后在Targetdata上对模型进行微调，这种方式叫作Fine-tuning。通常情况下，Fine-tuning需要非常小心，很容易overfitting。

勤睿·2020-09-16 01:38

pytorch学习笔记（三十九）：Fine-Tuning

文章目录微调1.热狗识别2.获取数据集3.定义和初始化模型4.微调模型微调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。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导

逐梦er·2020-09-14 07:43

cs224n笔记04-Contextual Word Embeddings

比较常见的动态词向量训练方法有elmo、bert等bert使用的是transformer的encoder，任务是mask语言模型和NSP（预测下一个句子）bert的fine-tuning训练方式

z1103757047·2020-09-13 20:12

BERT fine-tuning的中文标题分类

importosimportsysimportpickleimportpandasaspdimportnumpyasnpfromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutorimporttorchimportpicklefromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromtorch.optimimportoptimiz

Claroja·2020-09-12 22:31

【心得】有关使用预训练网络构建模型的两种思路

有关使用预训练网络构建模型的两种思路最近做了一些通过Pre-train与Fine-tuning的实际案例，通过查阅资料，尤其是《DeepLearningWithPython》这本宝书，发现了一些很有趣的思路

ZZU_chenhao·2020-09-12 15:11

Caffe深度学习入门（5）—— caffenet 微调网络训练自己的数据并测试训练的模型

微调网络，通常我们有一个初始化的模型参数文件，这里是不同于trainingfromscratch，scrachtch指的是我们训练一个新的网络，在训练过程中，这些参数都被随机初始化，而fine-tuning

Nani_xiao·2020-09-12 11:53

【文末送书】《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-BERT推理加速实践（6）

作者：刘才全编辑：陈人和环境搭建Pre-train模型获取结合自身业务Fine-tuning模型单精度（FP32）转半精度（FP16）Fast-transformer编译Fast-transformer

l7H9JA4·2020-08-26 13:36

机器视觉的情感判断实践（From Pixels to Sentiment: Fine-tuning CNNs for Visual Sentiment Prediction）

看到了2017年的一篇文章FromPixelstoSentiment:Fine-tuningCNNsforVisualSentimentPrediction，对于其里面的视觉中的情感判断，感觉非常有价值，于是就直接利用其提供好的模型进行了测试，感觉效果还是不错。与传统的文本情感判断一样，机器情感的判断基础框架也是一样，对一张图像给个0,1这样的值，然后进行训练。如给出的的train数据集的组织格式

sparkexpert·2020-08-25 01:16

ICCV2015论文 Joint Fine-Tuning in Deep Neural Networks for Facial Expression Recognition解析

1、主要贡献提出了一种基于深度神经网络的表情识别新方案（DTAGN），首先构建DTAN（deeptemporalappearancenetwork）网络和DTGN（deeptemporalgeometrynetwork）网络，分别获取输入图像序列的人脸外貌特征和人脸关键点几何特征，然后通过一个融合网络，实现表情特征融合与识别。该方案适用于训练数据集不充分的情况。2、实现过程图1、整体结构图2、DT

qq_32528489·2020-08-25 01:56

Neural Network Dynamics for Model-Based Deep Reinforcement Learning with Model-Free Fine-Tuning

文献目录本文的思想较为简单，简而言之可分为以下四步：首先通过智能体执行随机策略获取一定数量的样本用于建立动力学模型；然后使用传统控制方法依托所学习的动力学模型进行规划，并得到专家轨迹；使用模仿学习从专家轨迹中学习出一个参数化策略；将学习得到的参数化策略作为无模型强化学习算法的起始策略。文章目录1.INTRODUCTION2.PRELIMINARIES3.MODEL-BASEDDEEPREINFOR

困比比·2020-08-25 01:51

CVPR2017论文阅读：Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis

论文阅读：Fine-tuningConvolutionalNeuralNetworksforBiomedicalImageAnalysis:ActivelyandIncrementally本篇论文发表于CVPR2017，作者为美国亚利桑那州立大学着的在读博士生周纵苇。它主要解决的仍然是生物医学图像在用于深度学习时数据量过少的问题：如何使用尽可能少的标签数据来训练一个效果promising的分类器。

xinrui_zhuang·2020-08-24 20:23

PyTorch之一Fine-tuning / hook

文章目录一、Finetuning(微调)二、计算机视觉方向的微调三、案例：固定层的向量导出一、Finetuning(微调)针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，在训练一遍，（此后的训练需要冻结之前网络层的参数，训练之后添加的网络层参数）这就是微调（fine-tune）。PyTorc

SongpingWang·2020-08-24 11:51

自然语言理解系列论文笔记

1BERT双向的Transformer预训练语言模型，使用fine-tuning用于下游任务（用于下游任务的策略有两种，基于特征和微调）。

就是梦啊·2020-08-24 01:24

[转载]个人认为最好的BERT讲解博客（下）

用BERTfinetune下游任務¶我們在給所有人的NLP入門指南碰過的假新聞分類任務將會是本文拿BERT來做fine-tuning的例子。

十一点就贼困·2020-08-24 00:39

一本读懂BERT

二、BERT安装三、预训练模型四、运行Fine-Tuning五、数据读取源码阅读（一）DataProcessor（二）MrpcProcessor六、分词源码阅读（一）FullTokenizer（二）WordpieceTokenizer

Nuspen·2020-08-23 23:23

mxnet训练模型、导出模型、加载模型进行预测（python和C++）

支持将已训练的模型导出成网络和参数分离的json和params文件，方便离线加载进行预测和验证，同时由于mxnet支持python，C++，scala等多种编程语言，这一特性使得mxnet可以在生产系统上部署「fine-tuning

踏莎行hyx·2020-08-22 14:24

利用matlab将自己的数据制作为标准VOC数据集格式

在使用各种深度网络的时候，需要根据自己的需求，自己的数据fine-tuning自己的模型，首要的一步就是讲自己的数据制作成标准VOC数据集，本文记录自己利用matlab制作标准VOC数据集的方法。

kunyXu·2020-08-22 12:13

微调神经网络

什么是fine-tuning?在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。

hello~bye~·2020-08-22 10:45

计算机视觉

文章目录image-augmentation图像增广fine-tuning微调anchor锚框multiscale-object-detection多尺度目标检测rcnn区域卷积神经网络（R-CNN）系列

SkaWxp·2020-08-22 04:11

Caffe fine-tuning 微调网络

转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/目前呢，caffe，theano,torch是当下比较流行的DeepLearning的深度学习框架，楼主最近也在做一些与此相关的事情。在这里，我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络，适应我们自己特定的新任务。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

xiucaijiang·2020-08-20 20:34

Deep learning：三十八(Stacked CNN简单介绍)

因为有时候针对大图片进行recognition时，需要用到无监督学习的方法去pre-training（预训练）stackedCNN的每层网络，然后用BP算法对整个网络进行fine-tuning（微调），

weixin_34292287·2020-08-17 16:34

【目标检测】Cascade R-CNN 论文解析

网络结构的合理性3.网络结构4.参考链接@0.论文链接CascadeR-CNN1.概述这是CVPR2018的一篇文章，这篇文章也为我之前读R-CNN系列困扰的一个问题提供了一个解决方案：R-CNN在fine-tuning

急流勇进·2020-08-16 18:49

GOTURN: Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks笔记

2016年stanfordDavidHeld的作品，第一个用深度学习实现了100FPS的generictracking任务的工作，因为offline而且是完全offline的（不做online的fine-tuning

李木木乃伊·2020-08-14 20:05

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