Finetune

finetune

finetune的含义是获取预训练好的网络的部分结构和权重，与自己新增的网络部分一起训练。下面介绍几种finetune的方法。
china026·2019-02-18 13:02

利用Opencv模式进行图像读入下的Pytorch Finetune

#-*-coding:utf-8-*-"""Auther:HaitaoZengdate:2019.2.14Function:finetunethepre-trainedmodelonMIT67&SUN397"""from__future__importprint_function,division,absolute_importfromPILimportImageimporttorchimport
Python_print·2019-02-15 15:47

TensorFlow框架下的残差网络（ResNet）逐行代码解析，以及如何在finetune时调节输出特征的尺度

TensorFlow框架下的残差网络（ResNet）逐行代码解析，以及如何在finetune时调节输出特征的尺度TensorFlow残差网络代码解析与输出特征尺度调节ResNet代码解析如何在finetune
jiongnima·2019-01-10 21:16

tensorflow estimator 使用hook实现finetune

model_fn里面定义好模型之后直接赋值使用钩子hooks为了实现finetune有如下两种解决方案：model_fn里面定义好模型之后直接赋值defmodel_fn(features,labels,
DRACO于·2019-01-06 14:12

迁移学习之深度迁移学习

最简单的深度网络迁移形式：finetune（特别地，在计算机视觉中，迁移学习⽅法被称为DomainAdaptation。）但是finetune有它的先天不足：它无法处理训练数据和测试数据
一路狂奔的猪·2019-01-05 16:39

MXNet使用技巧：单独设置网络中每层的学习率

迁移学习（Finetune）中我们经常需要固定pretrained层的学习率，或者把其学习率设置比后面的网络小，这就需要我们对不同的层设置不同的学习率，这里总结一下实现设置每层学习率的方法。
XiangJiaoJun_·2019-01-05 00:22

pytorch框架下的Finetune 以及ResNet50 代码

Resnet50#-*-coding:utf-8-*-importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zooclassresidual_block(nn.Module):expansion=4def__init__(self,inplanes,planes,stride=1,downsample=None):super(
Python_print·2018-12-19 16:53

Pytorch预训练模型finetune

这一块实在是因为之前没有过pytorch的经验，从0开始一步一步摸滚打爬。而且发现自己手总是处于闲置状态实在不好，每天还是写一些东西防止遗忘的过快吧。毕竟同一件事在不同的时间段看总会有一些不同的体会。首先是说这一块的预训练模型，pytorch不愧是最有用户体验的一个工具，官方文档中这里给了一个resnet50的imagenet的预训练模型，具体的引用也给了一个很好的例子。导入torchvision
黑恶歌王·2018-12-16 20:23

trian和val结果相差很大。

训练resnet，由于不finetune，很容易
Snoopy_Dream·2018-12-15 22:46

keras 预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率

keras预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率加载预训练模型并finetune修改loss函数两个网络做ensemble，进行网络训练，调节learningrate
YuMingJing_·2018-12-11 12:16

浅谈迁移学习，增量学习

文章目录迁移学习迁移学习与domainadaptation域适应迁移学习与finetune微调增量学习增量学习与迁移学习最近在看一些增量学习的论文，在学习的过程中不免会遇到增量学习与迁移学习的相关概念的联系和区别
Chris_zhangrx·2018-12-04 12:28

浅谈迁移学习，增量学习

文章目录迁移学习迁移学习与domainadaptation域适应迁移学习与finetune微调增量学习增量学习与迁移学习最近在看一些增量学习的论文，在学习的过程中不免会遇到增量学习与迁移学习的相关概念的联系和区别
Chris_zhangrx·2018-12-04 12:28

Transfer Learning 文章解析

transferlearning:包含所有的sourceortarget,labeledorunlabeled,finetune,multi-tasklearning的情况。
Sun7_She·2018-11-29 10:33

caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法

第一种方法：将原来的prototxt中所有的fc8改为fc8-re。（若希望修改层的学习速度比其他层更快一点，可以将lr_mult改为原来的10倍或者其他倍数）第二种方法：只修改name，如下例子所示：layer{name:"fc8-re"#原来为"fc8"type:"InnerProduct"bottom:"fc7"top:"fc8"param{lr_mult:1.0decay_mult:1.0
recordcode·2018-11-27 19:48

几种目标检测网络模型对比（RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN、YOLO、SSD、FPN等）

1RCNNRCNN具体原理解析网络分为四个部分：区域划分、特征提取、区域分类、边框回归区域划分：使用selectivesearch算法画出2k个左右候选框，送入CNN特征提取：使用imagenet上训练好的模型，进行finetune
Dominic_S·2018-11-20 11:56

几种目标检测网络模型对比（RCNN系列、Mask-RCNN、R-FCN、YOLO、SSD、FPN等）

1RCNNRCNN具体原理解析网络分为四个部分：区域划分、特征提取、区域分类、边框回归区域划分：使用selectivesearch算法画出2k个左右候选框，送入CNN特征提取：使用imagenet上训练好的模型，进行finetune
Dominic_S·2018-11-20 11:56

Keras迁移学习提取特征

Application应用Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune模型的预训练权重将下载到~/.keras/models
经年不往·2018-11-13 18:58

[ pytorch ] ——基本使用：(3) finetune冻结层操作 + 学习率超参数设置

1、冻结层不参与训练方法：#########模型定义#########classMyModel(nn.Module):def__init__(self,feat_dim):#inputthedimofoutputfea-mapofResnet:super(MyModel,self).__init__()BackBone=models.resnet50(pretrained=True)add_blo
小恶魔oo·2018-10-21 09:57

机器学习之深度迁移学习（二）

深度学习中使用迁移学习1.深度网络的可迁移性:finetune虽然神经网络本身就行一个黑盒子，看不见，摸不着，解释性不是很强，但是神经网络具有很好的层级结构，我们可以通过这些层次结构很好的解释网络。
展希希鸿·2018-10-19 22:22

tensorflow finetune预训练模型方法

背景：训练好一个网络后，欲修改某个网络层的权值size或者结构，重新初始化该网络层，保留其他网络层参数，继续训练。方法：此处需要用到slim包中slim.get_variables_to_restore函数，由于slim包属于models模块，已在tensorflow1.0后被取消。因此需要重新下载：下载路径：https://github.com/tensorflow/models步骤：1.下载s
cu_is_me·2018-10-18 21:30

使用LAP数据集进行年龄训练及估计

后来为了先跑通整个训练过程的主要部分，就直接用LAP数据集，参考caffe的finetune_flickr_style，进行一些参数修改，利用bvlc_reference_c
tingpan·2018-10-05 15:00

keras 用迁移学习做图片分类+数据增强

训练50个epoch后，"解冻"所有特征提取层，对所有的层都进行finetune。其中使用到数据增强，早停止，学习率衰减等技巧。
人杰_1068·2018-09-30 18:00

一些关于reid的概念

视频行人重识别：1）提取特征：传统方法：LOMO特征、HOG3D特征、GEI特征等等深度学习方法：IDE（ID-discriminativeembedding):就是训练一个分类的网络（基于ImageNet进行finetune
han_jan·2018-09-27 15:59

CRNN 文本识别算法实现不定长文字识别

因为python版本的迭代，导致代码重使用比较难，其中涉及到ctc，python编码，中文数据集，如何将模型finetune到自己的应用场景上种种问题。实现的
Sierkinhane·2018-09-26 20:06

pytorch参数初始化以及fine-tune

前言这篇文章算是论坛PyTorchForums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算是“最佳实践”吧。最后希望大家没事多逛逛论坛，有很多高质量的回答。
白痴一只·2018-09-13 20:05

“元学习”的理解

使用Finetune来学习新任务，效果往往不好，而MetaLearning就是研究如何让神经玩两个很好的利用以往的知识，使得能根据新任务的调整自己研究情况基本上目前的学会学习
Star_ACE·2018-09-12 17:03

ResNet50进行image分类

)：ResNet50进行image分类Keras中文文档:Application应用：Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune
CVAIDL·2018-09-03 13:46

ResNet50进行image分类

)：ResNet50进行image分类Keras中文文档:Application应用：Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune
CVAIDL·2018-09-03 13:46

caffe常用命令

caffe命令行的常用命令：1、训练：GLOG_logtostderr=0GLOG_log_dir=/home/yly/ERFNet/weights/snapshots_encoder_finetune
yuyuelongfly·2018-08-28 15:16

caffe常用命令

caffe命令行的常用命令：1、训练：GLOG_logtostderr=0GLOG_log_dir=/home/yly/ERFNet/weights/snapshots_encoder_finetune
yuyuelongfly·2018-08-28 15:16

浅度讨论：Deep Learning 模型的迁移

在DeepLearning的“Hinton时代”（约2006~2014），Hinton常提的一种训练模式，是pretrain-finetune，即首先使用大量无标签样本进行
asher_lithium·2018-08-27 18:58

pytorch问题解决

finetune时，alexnet出现输入与目标不一致RuntimeError:invalidargument2:size'[64x9216]'isinvalidforinputofwith，是由于/jupyter
alibabazhouyu·2018-08-26 04:52

mxnet fine-tune

网络finetune时，有两种思路，微调整个网络或者仅仅微调网络后几层，现以finetunemobilefacenet为例，加载预训练模型，并固定参数，仅训练自己添加的全连接层通过查找发现fixed_param_names
Achhhe·2018-08-20 20:09

loss收敛过小或finetune时跑飞情况分析

结果在之前训练好模型的基础上finetune,出现了这种情况：  当使用L1或者输入为0-255时，并没有出现这种情况。
CHNguoshiwushuang·2018-08-17 00:00

使用pytorch读取、使用预训练模型进行finetune：以Resnet-101为例

pytorch进行网络训练的时候，有时候不可避免的使用迁移学习（trainsferlearning），即使用已经训练好的模型（如resnet、inception等），固定其已经训练好的网络层参数，然后进行finetune
AManFromEarth·2018-07-16 21:34

【SSD】用caffe-ssd框架MobileNet网络训练自己的数据集

【2017.11.20解决此问题】2.无法用MobileNet提供的caffemodel做finetune。【2017.11.3解决此问题】【2017.11.03更新】成功转换成ncnn格式。
intjun·2018-06-21 12:26

Roi-Pooling学习

GBD-Net的finetune有两步，第一步是微调一个没有GBD模块的基础网络，第二步是微调一个插入GBD之后的网络，然后两个模型整合到一起得到最终的模型。（怎么整合的？）
南石北岸生·2018-06-11 21:06

迁移学习技巧以及如何更好的finetune 模型经验总结

本文参考自如下文章https://blog.csdn.net/u014381600/article/details/71511794https://blog.csdn.net/qq_28659831/article/details/78985797仅方便自己学习使用如有侵权请联系删除文章参考翻译自cs231n其实我们常用的直接finetunepre-trainedmodel就属于迁移学习（Tran
TTdreamloong·2018-05-20 11:01

【MXNet Gluon】使用预训练好的模型fine-tune

finetune关键代码prenet=ResNet(466)net=ResNet(3400)ctx=[mx.gpu(i)foriinrange(3)]iffinetune==1:prenet.load_params
穆友航·2018-05-07 20:19

MobilenetV2 SSDLite train finetune

1Dataset:1.1cocohttp://cocodataset.org/dataset.htm#detections-challenge2017python$WORKDIR/dataset_tools/create_coco_tf_record.py\--logtostderr\--train_image_dir="$DATADIR/train2014"\--val_image_dir="$
mydear_11000·2018-04-24 10:50

2018年BAT面试经验分享（计算机视觉算法岗）

（40min）二面：简历项目的内容（全问、很细）比如：简历上面写道用caffe框架作深度学习训练任务，问到caffe继续模型训练用到的参数（-snapshot）,模型finetune时用到的参数（-weight
Wise_小微·2018-04-19 17:33

用已有模型进行微调 finetune

一、准备数据集可以下载我的练习数据：http://pan.baidu.com/s/1MotUe，放在data/re根目录下。这些数据共有500张图片，400张用于训练，100张用于测试。分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。在examples/根目录下新建文件夹mydata1，在此文件夹内放入训练集、测试集等相关文件。1.训练集1）创建训练集在examples/mydata1根目
Angela_qin·2018-03-03 11:30

python PyTorch参数初始化和Finetune

前言这篇文章算是论坛PyTorchForums关于参数初始化和finetune的总结，也是我在写代码中用的算是“最佳实践”吧。最后希望大家没事多逛逛论坛，有很多高质量的回答。
ycszen·2018-02-11 09:37

caffe finetune微调固定权重的方法

结论：若不加param参数的resnet-50进行finetune，所有层还是会进行微调，若不想微调需要在层中加入param{lr_mult:0}。
eclipSYcn·2018-01-29 22:03

Tensorflow读取并使用预训练模型：以inception_v3为例

在使用Tensorflow做读取并finetune的时候，发现在读取官方给的inception_v3预训练模型总是出现各种错误，现记录其正确的读取方式和各种错误做法：关键代码如下：importtensorflowastf
AManFromEarth·2018-01-24 22:24

finetune的意义及用法

finetune就是微调的意思，那为什么要微调呢，为什么不能自己重新训练一个网络呢？
Lefenger·2018-01-23 11:18

tensorflow estimator 使用hook实现finetune

model_fn里面定义好模型之后直接赋值使用钩子hooks为了实现finetune有如下两种解决方案：model_fn里面定义好模型之后直接赋值defmodel_fn(features,labels,
andylei777·2018-01-16 17:32

pytorch下分类神经网络的迁移学习transfer learning

对预训练模型的迁移引用【1】中的提法，分为两种形式只训练最后fc层的freezeandtrain以预训练模型为初始参数，训练所有层的finetune这里只讨论网络结构的变更finetunemodel_ft
lxx516·2018-01-10 09:22

pytorch中的pre-train函数模型或者旧的模型的引用及修改（增减网络层，修改某层参数等） finetune微调等

一、pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，model的加载如下所示：[python]viewplaincopyimporttorchvision.mo
qq_27292549·2017-12-30 15:08

FCN语义分割训练自己数据不收敛处理记录

前言最近在做FCN语义分割方面的项目，在finetune的时候遇到了训练loss不下降的情况，在经过自己的摸索之后，最后loss曲线下降下去，这里将这个过程记录下来，希望对大家有所帮助。
m_buddy·2017-12-04 21:13
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