FineTuning

caffe增加新分支后固定参数进行finetuning

caffe训练时正常的finetuning只需要在调用训练脚本时通过--weights选项指定好caffemodel即可，这种方式在finetuning的过程中会更新所有参数。
昌山小屋·2019-04-24 19:48

caffe增加新分支后固定参数进行finetuning

caffe训练时正常的finetuning只需要在调用训练脚本时通过--weights选项指定好caffemodel即可，这种方式在finetuning的过程中会更新所有参数。
昌山小屋·2019-04-24 19:48

随笔2019-4-3

算法课快速排序分治算法sorts“inplace”（与归并不同）应用“finetuning”之后非常实用套用分而治之Divide：根据主元将数组划分成为两部分，一部分皆比主元大，一部分皆比主元小2.Conquer
扫地叔·2019-04-16 21:32

自然语言处理N天-AllenNLP学习（配置向导）

四月份的目标是复现那篇论文中的结构并使用Finetuning完成Transformer。今天开始AllenNLP入门的第二部分How-to。总共包括七个小节。
我的昵称违规了·2019-04-02 08:41

TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50（续）

上一篇文章TensorFlow使用预训练模型ResNet-50介绍了使用tf.contrib.slim模块来简单导入TensorFlow预训练模型参数，进而使用slim.learning.train函数来finetuning
公输睚信·2019-03-20 20:28

Keras Fine Tuning(微调）(3)

https://download.csdn.net/download/github_39611196/10940372接上一篇博客：KerasFineTuning(微调）(2)，本文主要介绍Keras中的finetuning
cchangcs·2019-01-15 21:55

Keras Fine Tuning(微调）(2)

https://download.csdn.net/download/github_39611196/10940372接上一篇博客：KerasFineTuning(微调）(1)，本文主要介绍Keras中的finetuning
cchangcs·2019-01-14 14:46

Keras Fine Tuning(微调）(1)

KerasFineTuning(微调）(3)数据集下载：https://download.csdn.net/download/github_39611196/10940372本文主要介绍Keras中的finetuning
cchangcs·2019-01-13 16:51

NormFace: L2 Hypersphere Embedding for Face Verification

论文中将方法在别人模型上进行finetuning，比自己从头训模型的效果要更好。
迦南C·2018-12-27 11:50

Fast RCNN算法详解

通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先要finetuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bound
Star_ACE·2018-11-19 23:37

Tensorflow学习笔记：VGG16训练——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

details/83413837以及介绍了vgg16模型https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83414293这篇介绍如何用数据对vgg16进行训练Finetuning
luckyboy101·2018-10-26 14:52

Tensorflow学习笔记：数据集加工和转化为TensorFlow专用格式——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

Kaggle猫狗大战猫狗大战的数据集来源于Kaggle上的一个竞赛：Dogsvs.Cats猫狗大战的数据集下载地址http://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats，其中数据集有12500只猫和12500只狗,官方数据集下载需要帐号，大家也可以百度以下，百度网盘上数据有整个项目的文件结构如下：下载下来来的图片尺寸都不一样,我这里先统一把图像尺寸调整到224*224*3(虽然后
luckyboy101·2018-10-26 14:30

tensorflow 模型预训练后的参数restore finetuning

之前训练的网络中有一部分可以用到一个新的网络中，但是不知道存储的参数如何部分恢复到新的网络中，也了解到有许多网络是通过利用一些现有的网络结构，通过finetuning进行改造实现的，因此了解了一下关于模型预训练后部分参数
Beryl已存在·2018-09-06 10:23

Tensorflow Finetuning VGG16——猫狗大战

这时候我们可以保留训练好的模型的大部分参数，而仅仅对网络的最后几层全连接层进行Finetuning。这里我们将适用猫狗大战数据集中的1500张图对V
Li_Monster·2018-08-29 09:51

Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning

转载自：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存
loveliuzz·2018-08-14 10:42

如何在tensorflow中进行FineTuning

github.com/Alienge/learnFineTuning由于代码主要涉及一些tensorflow的基本知识，因此注释比较少，有时间我把注释补全1.主要内容本篇博客基于tensorflow讲如何用两种方式进行finetuning
Alienge·2018-07-12 12:54

fine-tuning的作用

（1）finetuning的过程其实就是用训练好的参数（可以从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整
clearch·2018-05-07 21:25

关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法

本人上一篇博客介绍了vgg16模型的finetuning（网址：点击打开链接），在cpu上跑没问题，但是我在全部复制到gpu（gtx750TI）上跑却发生爆内存的情况，下面介绍一下我的解决办法。
AI新势力·2018-04-21 22:30

VGG16 finetuning实现猫狗分类

最近在学习VGG16网络的finetuning，想着在修改最后一层全连接层的基础上实现猫狗分类，但是在调试程序过程中发现了两个个好玩的东西：one—hot，权重部分载入。
AI新势力·2018-04-14 10:36

Tensorflow学习笔记：CNN篇（10）——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

Tensorflow学习笔记：CNN篇（10）——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练前序—在前面的例子中，对使用已在ImageNet上训练好的VGGNet模型进行图像预测已经获得了成功
Laurenitum·2018-02-14 23:40

Tensorflow学习笔记：CNN篇（8）——Finetuning，模型更为细化的保存与恢复

Tensorflow学习笔记：CNN篇（8）——Finetuning，模型更为细化的保存与恢复前序—对于模型的保存和恢复，前文已经做了介绍，然而读者可能已经注意到，在设定的保存文件夹中有着4个不同的文件类型
Laurenitum·2018-02-14 22:45

Tensorflow学习笔记：CNN篇（9）——Finetuning，复用ImageNet的VGGNet进行图像识别

Tensorflow学习笔记：CNN篇（9）——Finetuning，复用在ImageNet已训练好的VGGNet进行图像识别前序—到目前为止，对于模型的设计和训练，读者可能已经较为熟悉，如果读者已经能够使用设计出的模型进行训练并取得较好的结果
Laurenitum·2018-02-14 17:14

Tensorflow学习笔记：CNN篇（7）——Finetuning，模型的保存与恢复

Tensorflow学习笔记：CNN篇（7）——Finetuning，模型的保存与恢复前序—前文，我们介绍了VGGNet的组成结构，并在CIFAR-10数据集上进行了实现，本文着重介绍Finetuning
Laurenitum·2018-02-13 01:38

NLP 中的embedding layer

从头训练就像word2vec一样,这一层是可学习的,用随机数initialize,通过BP去调整.pre-trained+finetuning用其他网络(如word2vec)训练好的现成的词向量,作为初始化参数
yichudu·2017-10-29 16:30

论文阅读：《DeepLab-v2: Semantic Image Segmentation 》

Deeplabv1主要是在FCN的基础上对vgg网络进行finetuning，并加上一个全连接的CRF，这样可以保证对FCN得到的结果在局部细节上进行优化，从而实现在PASCALVOC数据集上达到71.6%
青青韶华·2017-10-25 12:27

图像语义分割：从头开始训练deeplab v2系列之四【nyu v2数据集】

在之前的博客已经讲过deeplabv2源码解析、基于VOC2012数据集的训练与基于pascal-context数据集的训练，本博客基于nyu数据集进行finetuning官方源码地址如下：https:
Xmo_jiao·2017-09-17 19:53

图像语义分割：从头开始训练deeplab v2系列之三【pascal-context数据集】

在之前的博客已经讲过deeplabv2源码解析与基于VOC2012数据集的训练，本博客基于pascal-context数据集进行finetuning官方源码地址如下：https://bitbucket.org
Xmo_jiao·2017-09-17 12:20

Torch7入门续集补充（2）--- 每一层设置不同的学习率（finetuning有用）

总说咋说来着，有时候你真的很想finetuning一个网络，想让网络前面固定或是学习率很小，但是你会发现，完全弄不来啊！
Hungryof·2017-09-14 18:23

Torch7入门续集补充（2）--- 每一层设置不同的学习率（finetuning有用）

总说咋说来着，有时候你真的很想finetuning一个网络，想让网络前面固定或是学习率很小，但是你会发现，完全弄不来啊！
Hungryof·2017-09-14 18:23

图像语义分割：从头开始训练deeplab v2系列之一【源码解析】

官方源码地址如下：https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2/overview但是此源码只是为deeplab网络做相应变形的caffe,如果需要finetuning
Xmo_jiao·2017-08-22 21:05

读论文系列：Deep transfer learning person re-identification

Finetuning一般步骤这是InceptionV4的图示移
梦里茶·2017-08-02 10:35

keras的基本用法(四)——Fine Tuning神经网络

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|本文主要介绍Keras的一些基本用法，主要涉及已有网络的finetuning，以ResNet50为例。Demo#!
SnailTyan·2017-06-07 10:54

keras的基本用法(四)——Fine Tuning神经网络

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书本文主要介绍Keras的一些基本用法，主要涉及已有网络的finetuning，以ResNet50为例。Demo#!
SnailTyan·2017-06-07 10:49

深度学习之模型finetuning

1.先说明finetuning在什么情况下使用--借用cs231n课程的图，当数据量较小时，运用深度学习这一神器很可能会出现过拟合的现象，但是又想运用训练的灰常好的如VGGNet、GoogleNet等预训练模型时
superxiaoying·2017-04-26 23:02

TensorFlow VGG-16 预训练模型

在我们的实际项目中，一般不会直接从第一层直接开始训练，而是通过在大的数据集上（如ImageNet）训练好的模型，把前面那些层的参数固定，在运用到我们新的问题上，修改最后一到两层，用自己的数据去微调（finetuning
daydayup_668819·2017-04-18 10:13

迁移学习（Transfer learning）

Transferlearning）1IntroductionExample：Dog/CatClassifier现实生活中一直存在迁移学习2Classificationlabel&label：{(xs,ys),(xt,yt)}Finetuning
n不正·2017-04-17 14:45

caffe finetuning CaffeNet流程总结

所谓finetuning，就是说我们针对某相似任务已经训练好的模型，比如CaffeNet，VGG-16，ResNet等，再通过自己的数据集进行权重更新，如果数据量比较小，可以只更新最后一层，其他层的权重不变
andrewseu·2017-04-12 16:46

Docker-tensorflow跑VGG16

在我们的实际项目中，一般不会直接从第一层直接开始训练，而是通过在大的数据集上（如ImageNet）训练好的模型，把前面那些层的参数固定，在运用到我们新的问题上，修改最后一到两层，用自己的数据去微调（finetuning
andrewseu·2017-03-31 11:28

[记录caffe学习]1.caffe自带数字识别例子

学习了一段时间的caffe,虽然对于这个深度学习平台有了一点认识,基本上也可以从网上download下别人训练好的模型来finetuning(原谅我真的无法从头来训练,单位给我配的渣渣电脑),但是想要成为一名老司机
junjie20082008·2017-03-14 15:19

Haar特征Adaboost级联分类器训练经验——Practical Tips

训练是一个finetuning的过程，经验显得尤为重要，我重点就
starxhong·2017-02-28 23:35

Matconvnet 的安装以及使用

本文介绍windows下如何安装以及使用它对pre-trained的网络进行finetuning.这里以win10为例，cuda版本为7.5，cudnn的版本为v3.finetune的网络VGG-19.
泡温水澡的青蛙·2016-11-29 18:11

caffe 学习系列之finetuning

在caffe的官网的notebook中已经介绍了如何对caffe提供的demo的数据集进行finetuning，这里就不过多的介绍了。
TonyYang1995·2016-07-03 10:54

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用caffenet预训练得到caffemodel，然后应用该caffemodel进一步fintuning图像风格数据库style。下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning）#fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。这比随机化参数要好，因为该模型可能已
阅微草堂123·2016-05-09 17:14

Caffe学习3-使用预训练模型finetuning

该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用caffenet预训练得到caffemodel，然后应用该caffemodel进一步fintuning图像风格数据库style。下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning） #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。这比随机化参数要好，因为该模型可能
cfyzcc·2016-05-09 17:00

VGG very deep 19 layer prototxt

/fine_tuning_data/HAT_fineTuning_data
u010025211·2016-04-14 20:00

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

globalinformation解决目标是什么的问题2）location：localinformation解决目标在哪的问题2.关于本文提出的FCN：1）利用现有的Classificationmodel进行finetuning2
Xiaomin-Wu·2016-03-11 19:50

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

globalinformation解决目标是什么的问题2）location：localinformation解决目标在哪的问题2.关于本文提出的FCN：1）利用现有的Classificationmodel进行finetuning2
meanme·2016-03-11 19:00

VGG_19 train_vali.prototxt file

/fine_tuning_data/HAT_fineTuning_data/tr
凌云志##王逍·2016-01-13 20:00

SIEM不仅要买对，还要用对

2011年2月28日，NetworkWorld发了一个文章：Securityinformationandeventmanagementtoolsrequire'finetuning,'usersays。
叶蓬·2011-05-18 01:56

SIEM不仅要买对，还要用对

2011年2月28日，NetworkWorld发了一个文章：Securityinformationandeventmanagementtoolsrequire'finetuning,'usersays。
叶蓬·2011-03-01 09:18
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