Fine-Tuning 第8页

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

“Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification”论文解读

三·川·2020-08-12 13:40

NLP ----- Bert with Sentiment Analysis

官方也给出了pretraining和fine-tuning的代码，但仅仅是调试官方的代码还是不能将模型很好利用起来，自然

飞猫侠·2020-08-11 03:17

AI实战：迁移学习之使用ResNet做分类

迁移学习包括：1、FeatureExtraction2、Fine-Tuning本文基于tensorflow2.0，使用cats_vs_dog数据集，应用tf.keras.applications创建basemodel

szZack·2020-08-11 01:37

Tensorflow Fine-Tuning 的一些说明

http://tflearn.org/getting_started/#fine-tuning现在以代码说明:cifar_10.py#-*-coding:utf-8-*-"""ConvolutionalnetworkappliedtoCIFAR

夹克牛·2020-08-10 07:32

项目实战（八） - - BERT实现与Fine-tuning

项目实战（八）--BERT实现与Fine-tuning1.BERT简介2.两个语言模型任务：2.1完形填空MaskedLanguageModel2.2NextSentencePrediction3.细节技巧3.1LOSS计算3.2激活函数GELU4.核心代码5.Fine-tuning1.BERT简介BERT全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTrans

布拉拉巴卜拉·2020-08-06 19:46

【NLP】GPT原理

GPT采用两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练，第二阶段通过Fine-tuning的模式解决下游任务。下图展示了GPT的预训练过程。

马苏比拉米G·2020-08-06 13:27

Bert踩坑总结—————分类准确率过低

使用bert进行文本分类，主要踩的坑有：数据格式，看自己写的类中如何提取标签和文本fine-tuning的配置，除了指定文件路径外，可以调整学习率为万分之一到十万分之一之间fine-tuning中train.sh

Zhen大虾·2020-08-06 13:32

OpenAI-GPT（Generative Pre-Training）详解

GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。具

Xu_Wave·2020-08-06 12:17

NLP论文解读：GPT-2

NLP论文解读：GPT-2摘要自然语言处理中，使用标注数据集的有监督fine-tuning方法成为主流。本文使用自行构建的新数据集WebText构建了一个语言模型直接处理下游任务。

susu944866518·2020-08-04 01:46

深度学习笔记16_猫狗案例优化_使用预训练模型（fine-tuning）

模型微调概念微调是指将其顶部的几层“解冻”，并将这解冻的几层和新增加的部分联合训练。详细的理解见下图[外链图片转存失败(img-ih2x0XIm-1569374299326)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/19296570-9e2d990bdaf2d549.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7Cimag

瓦力人工智能·2020-07-15 23:25

Deep learning系列（十三）Transfer learning 和 caffe Fine-tuning

1.TransferLearning在实践中因为数据库大小的限制，我们通常不会从头开始（参数随机初始化）训练卷积神经网络。相反，通常会在一个大的数据库上（比如ImageNet，包含1000类总数为120万的图像分类数据库）进行CNN的训练，得到训练好的网络（下面简称ConvNet），然后ConvNet以下面两种方式用到我们的项目中：将ConvNet作为特征提取器。去掉ConvNet最后一层全连接层

du_mengnan·2020-07-13 15:56

PyTorch(五)：迁移学习(微调 Fine-Tuning)、获取PyTorch预训练模型

本文参考–PyTorch官方教程中文版链接：http://pytorch123.com/FirstSection/PyTorchIntro/Pytorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/Tensor/PyTorch英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/tens

连理o·2020-07-12 12:05

深度学习笔记（一）：模型微调fine-tune

深度学习中的fine-tuning一.什么是模型微调1.预训练模型（1）预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。

熊宝宝爱学习·2020-07-10 02:52

卷积神经网络全连接层转换为卷积层获得heatmap

论文使用AlexNet为基础fine-tuning后的网络作为人脸分类器，在检测时将网络中的全连

zizi7·2020-07-09 06:09

AI实战：深度学习模型压缩加速方法汇总

SqueezedNet、mobileNet比如：depth-wise卷积、point-wise卷积（Depthwise卷积与Pointwise卷积详解）2、在已训练好的模型上做裁剪先训练好模型，再在其上做fine-tuning

szZack·2020-07-06 12:43

PyTorch之利用预训练模型进行Fine-tuning教程

公开的可用的数据库相对于ImageNet等数据库而言，其规模太小了，无法利用深度网络模型直接trainfromscratch，容易引起过拟合，这时就需要把一些在大规模数据库上已经训练完成的模型拿过来，在目标数据库上直接进行Fine-tuning

鹊踏枝-码农·2020-07-05 16:18

解决Caffe训练过程中loss不变问题

1.loss等于87.33不变loss等于87.33这个问题是在对Inception-V3网络不管是fine-tuning还是train的时候遇到的，无论网络迭代多少次，网络的los

以行践言·2020-07-05 16:20

fine-tuning

JLU-IPVR听笙首先解释一下什么叫fine-tuning，基于一个训练好的caffe模型使用自己的数据，利用训练好的模型的权重参数值，通过修改最后一层的参数和输出类别，训练出一个适合自己数据的模型。

听笙·2020-07-05 14:46

Caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，这个过程中你需要对caffe中很多东西，细节进行深入的理解，这样才可以知道为什么能有这样的结果，在训练或者fine-tuning

ddd497·2020-07-04 14:20

bert模型裁剪及标签平滑在短文本意图识别中的效果分析

前馈层参数量是H*4H=768*3072所以可以发现参数部分集中在词向量和前馈层实际上对于部分下游任务，可能并不需要这么大的参数量，有些下游任务的特征可能比较明显，使用大网络耗时就比较严重了，而且容易fine-tuning

Jeu·2020-07-04 14:58

ssd_mobilenet_v1的fine-tuning成果展示

总结：fine-tuning的模型为ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28训练的步数为50000steps验证的步数为2000steps训练的数据集为VOCtrainval_11

古仔8934·2020-07-02 10:39

YOLOv3的训练、测试、fine-tuning过程中遇到的问题

先占个坑。train时遇到错误：UserWarning:indexingwithdtypetorch.uint8isnowdeprecated,pleaseuseadtypetorch.boolinstead解决方法：https://blog.csdn.net/BBZZ2/article/details/101022935用自己的数据集训练，改变了类别数。训练时会出现错误如下：RuntimeErr

TTTree_·2020-07-01 13:15

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