Finetune

I3D Finetune

背景介绍在现有的的行为分类数据集（UCF-101andHMDB-51）中，视频数据的缺乏使得确定一个好的视频结构很困难，大部分方法在小规模数据集上取得差不多的效果。这篇文章根据Kinetics人类行为动作来重新评估这些先进的结构。Kinetics有两个数量级的数据，400类人类行为，每一类有超过400剪辑，并且这些都是从现实的，有挑战性的YouTube视频中收集的。我们分析了现有的结构在这个数据集
山水之间2018·2022-12-19 08:40

RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- 训练SVM二分类模型的准备过程

目录1.回忆上一讲及本讲我们要做什么2.回顾finetune是怎么训练的（finetune.py）3.训练SVM二分类模型（linear_svm.py）3.1load_data3.2custom_classifier_dataset.py3.3custom_batch_sampler.py3.4hinge_loss1
Courage2022·2022-12-19 06:36

Fast R-CNN 论文 笔记 及 源码解读

FastR-CNN与RCNNSPPnet对比RCNN首先finetune，使用logloss。然后，使用SVMs来训练，最后，使用bounding-boxregressor。
zhoujunr1·2022-12-18 08:00

RCNN网络源码解读（Ⅱ） --- 使用IOU计算正负样本用于finetune训练

目录1.预训练二分类器Alexnet1.1code（finetune.py）2.二分类数据集处理2.1code（cerate_classifier_data.py）1.预训练二分类器Alexnet1.1code
Courage2022·2022-12-18 08:51

RCNN网络源码解读（Ⅲ） --- finetune训练过程

目录0.回顾1.finetune二分类代码解释（finetune.py）1.1load_data（定义获取数据的方法）1.2CustomFineTuneDataset类1.3custom_batch_sampler
Courage2022·2022-12-18 07:13

PSMNet/finetune.py出错

File"/home/ubuntu/wgp/PSMNet/finetune.py",line139,intesttrue_disp[index[0][:],index[1][:],index[2][:]
3DYour·2022-12-15 18:45

PyTorch小技巧——动态调整学习率

Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter03_DL-basics/3.3_linear-regression-pytorch为不同子网络设置不同的学习率可以为不同子网络设置不同的学习率，这在finetune
cqu_shuai·2022-12-15 13:46

Task6基于深度学习的文本分类3

Task6基于深度学习的文本分类3基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法
qq_40791906·2022-12-15 07:44

深度学习炼丹-超参数设定和网络训练

batchsize定义选择合适大小的batchsize学习率和batchsize关系学习率参数设定背景知识什么是学习率如何设置学习率优化器选择优化器定义如何选择适合不同ml项目的优化器PyTorch中的优化器模型finetune
嵌入式视觉·2022-12-14 07:01

全新instruction调优，零样本性能超越小样本，谷歌1370亿参数新模型比GPT-3更强...

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G在NLP领域，pretrain-finetune和prompt-tuning技术能够提升GPT-3等大模型在各类任务上的性能，但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出
计算机视觉研究院·2022-12-11 12:46

零样本性能超越GPT-3！谷歌提出1370亿参数自回归语言模型

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心在NLP领域，pretrain-finetune和prompt-tuning技术能够提升GPT-3等大模型在各类任务上的性能，但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出
PaperWeekly·2022-12-11 12:44

Hugging face 模型微调系列2—— 实战transfomers实体识别finetun

前言上一篇文章中（Huggingface模型微调系列1——实战transfomers文本分类finetune），我们学会如何利用huggingface中的预训练模型训练一个文本分类的任务，接下来我们尝试利用
javastart·2022-12-09 23:18

AI 美甲生成器｜训练笔记

Finetune模型的训练其实并不难，目前有很多基于StableDiffusion的finetunepipeline，也多半会提供一个end-to-end的notebook给用户使用。
shadowcz007·2022-12-07 13:54

paddleSlim（二）量化训练

PaddleSlim使用的是模拟量化训练方案，一般模拟量化需要先对网络计算图进行一定的处理，先在需要量化的算子前插入量化-反量化节点，再经过finetune训练减少量化运算带来的误差，降低量化模型的
午夜零时·2022-12-06 13:59

一网打尽：14种预训练语言模型大汇总

一网打尽：14种预训练语言模型大汇总来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/565555312预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP
FightingCV·2022-12-05 02:01

Pytorch冻结和解冻结预训练网络的finetune方法

目前Transformer在CV届已经大杀四方，各个赛事上都取得了SOAT的水平。很多人也想着将各种Transformer-based的backbone拿来用，但是很多backbone都是需要加载预训练参数才能使用，所以我们需要将网络进行迁移学习，才能拿来使用。我们通常会在网络刚开始训练的时候冻结除分类层之外的参数，在训练一到两轮再解封参数。下面我以swin-Transformer为例，介绍如何进
墨晓白·2022-12-03 08:26

复现BART finetune历程

复现BARTfinetune历程准备安装fairseq，使用fairseq官方提供的finetune代码gitclonehttps://github.com/pytorch/fairseqcdfairseqpipinstall
Araloak·2022-12-01 17:58

Pytorch基础学习（第七章-Pytorch训练技巧）

课程一览表：目录一、模型保存与加载1.序列化与反序列化2.模型保存与加载的两种方式3.模型断点续训练二、模型finetune1.TransferLearning＆ModelFinetune2.Pytorch
Billie使劲学·2022-12-01 01:09

PaddleSeg 分割模型介绍

DeepLabv3+三、PSPNet四、ICNet五、[HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.7.0/tutorial/finetune_hrne
irober·2022-11-30 18:18

【Pytorch学习笔记】finetune一个cnn网络实现详细步骤

文章目录前言一、预处理1.引入库2.定义分类类别二、加载数据数据预处理设置构建MyDataset实例构建DataLoder三、定义网络四、定义损失函数和优化器五、训练六、绘制混淆矩阵图七、完整代码如下总结前言finetune
秋天的波·2022-11-30 17:53

体验mindspore的BERT finetune

girafree哈喽大家好，我是b站的up主girafree，今天来给大家分享一下mindspore的使用初体验我在华为的modelarts平台上用今日头条开源的新闻数据集对BERT_base模型做了一次finetune
Beef_EATER·2022-11-29 05:11

yolov5剪枝实战5:模型剪枝和fine-tune

文章目录1.网络剪枝2.剪枝后的模型微调2.1finetune训练2.2测试2.3性能测试1.网络剪枝执行命令:pythonprune.py--percent0.5--weightsruns/train
@BangBang·2022-11-28 23:53

浅谈NLP 文本分类/情感分析 任务中的文本预处理工作

文章目录浅谈NLP文本分类/情感分析任务中的文本预处理工作前言NLP相关的文本预处理对BERT模型FineTune阶段数据集预处理效果分析浅谈NLP文本分类/情感分析任务中的文本预处理工作前言之所以心血来潮想写这篇博客
shiningrain3·2022-11-28 08:40

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练...

主要有3类，第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune
weixin_33979745·2022-11-27 23:45

模型微调（Finetune）

35890660ppt下载地址：https://github.com/jiangzhubo/What-is-Fine-tuning一.什么是模型微调给定预训练模型（Pre_trainedmodel）,基于模型进行微调（FineTune
cv_lz·2022-11-26 17:17

caffe | 预训练模型的使用

首先明确预训练好的模型和自己的网络结构是有差异的，预训练模型的参数如何跟自己的网络匹配的呢：参考官网教程：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html–Ifweprovidetheweightsargumenttothecaffetraincommand
努力努力再努力tq·2022-11-26 10:04

提示学习新看法—（可作为入门文章）

(提示学习）打破了传统在PLM+finetune的方式，而是直接在应用预训练+prompt解决下游任务。
等景，不如找景·2022-11-25 18:15

finetune冻结层操作 + 学习率超参数设置

冻结训练的作用：当我们已有部分预训练权重，这部分预训练权重所应用的那部分网络是通用的，如骨干网络，那么我们可以先冻结这部分权重的训练，将更多的资源放在训练后面部分的网络参数，这样使得时间和资源利用都能得到很大改善。然后后面的网络参数训练一段时间之后再解冻这些被冻结的部分，这时再全部一起训练。1、冻结层不参与训练方法：#########模型定义#########classMyModel(nn.Mod
sinat_16423171·2022-11-25 13:48

【机器翻译】Fairseq常用checkpoint相关训练参数

--finetune-from-model迁移学习可以用--patiencex个epoch后不再出现checkpoint_best训练终止--keep-last-epochs--eval-bleu-detokmoses
耶格尔派**·2022-11-25 05:05

Pytorch_finetune代码解读

最近跑了一下王晋东博士迁移学习简明手册上的深度网络的finetune代码实现，在这里做一下笔记。
gXh_007·2022-11-25 05:33

【机器翻译】【mRASP】跑通mRASP代码（二）：train、finetune

源码训练时，使用inotifywait异步监控一边训练一边生成，见mRASP-master/train/misc/monitor.sh生成的调用命令写在mRASP-master/train/scripts/common_scripts.shcommand=${gpu_cmd}"fairseq-generate${test_path}\-s${src}\-t${tgt}\--skip-invalid
耶格尔派**·2022-11-25 05:18

一网打尽：14种预训练语言模型大汇总

来自：圆圆的算法笔记作者：Fareise预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。
zenRRan·2022-11-24 14:22

【ACL 2022】NoisyTune：来点噪声帮你更好地微调预训练语言模型

文章目录1.前言2.模型3.实验4.总结1.前言BERT自2018年横空出世以来，使得pretrain+finetune成为处理NLP任务的标配，如何有效的微调预训练语言模型（PLMs）对下游任务来说至关重要
馨歌·2022-11-24 14:48

ELMo/GPT/Bert/Attention/Transformer/Self-Attention总结

EmbeddingfromLanguageModels）1.1结构1.2评价2OpenAIGPT（GenerativePre-training）2.1Unsupervisedpre-training阶段2.2Finetune
一枚小码农·2022-11-24 10:10

深度之眼Pytorch框架训练营第四期——Pytorch中的模型微调（Finetune）

文章目录模型微调（Finetune）1、迁移学习（transferlearning）&模型微调（Finetune）2、PyTorch中的Finetune（1）直接训练（2）迁移训练，但不冻结卷积层，固定学习率
Ikerlz·2022-11-24 07:55

图像超分辨率：调制Modulating Image Restoration with Continual Levels via Adaptive Feature Modification Layer

ModulatingImageRestorationwithContinualLevelsviaAdaptiveFeatureModificationLayers2.1研究目的2.2作者的两个发现2.3因此只需要两个网络，比如f15-net,然后固定f15-net的卷积层，finetune
tony365·2022-11-23 14:21

机器学习笔记-训练推理基础流程

本系列为本人入门机器学习学习笔记及思考，有错误之处欢迎各位大佬指出训练设置上下文(平台等信息)设置卡通信加载数据集(训练集，验证集)(finetune:加载预训练模型)加载网络加载损失函数加载优化器(根据
doubleHLearnBLOG·2022-11-23 08:59

bert学习笔记

2.1bidirectionaltransformer2.2需要了解的细节3.pretraining3.1maskedlanguagemodel3.2nextsentenceprediction3.3don'tstoppretraining4.finetune4.1singlesentenceclassification4.2sentencepairclas
仰望星空的小狗·2022-11-23 02:13

pytorch如何冻结某层参数

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练，在Pytorch中的实现如下：classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Transfer_model
Pr4da·2022-11-23 01:41

基于Ernie-3.0 CAIL2019法研杯要素识别多标签分类任务

相关项目：Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）应用实践：分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune
汀、·2022-11-22 23:34

应用实践：Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]

Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】Paddlenlp之UIE分类模型【以情感倾向分析新闻分类为例】含智能标注方案）项目连接：应用实践：分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune
汀、·2022-11-22 12:12

阅读笔记——HRank: Filter Pruning using High-Rank Feature Map

同时文章将通道裁剪方法分为两类：一类是基于CNN网络内在性质做裁剪，这类裁剪方法不需要修改网络损失，在裁剪后，通过finetune恢复模型性能；另一类是自适应重要性排
哇哇九号·2022-11-22 09:45

PyTorch框架学习二十——模型微调（Finetune）

PyTorch框架学习二十——模型微调（Finetune）一、TransferLearning：迁移学习二、ModelFinetune：模型的迁移学习三、看个例子：用ResNet18预训练模型训练一个图片二分类任务因为模型微调的内容没有实际使用过
slight smile·2022-11-22 01:36

模型微调迁移学习Finetune方法大全

其中，Pretrain-Finetune（预训练+精调）模式是最为常见的一种迁移学习方法。
Replete·2022-11-21 12:24

Pytorch中加载预训练模型以及冻结层

一、加载预训练模型加载方式有两种，主要是第二种对于模型finetune比较常用1、加载框架已有的模型（如resnet等）代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utilsimportmodel_zooimporttorchvision.modelsasmodelsmodel
qq_41131535·2022-11-21 08:06

huggingface model finetune 报IndexError: index out of range in self

解决办法：inputs_ids=tokenizer.encode(text,truncation=True,padding='max_length',max_length=1000)tokenizer添加参数truncation、padding、max_length长度max_length=1000自定义参考链接https://discuss.huggingface.co/t/error-when
xxyAI·2022-11-20 22:50

迁移学习冻结网络的方法：

说明：pytorch（1-3），TensorFlow（4）finetune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层给优化器传入所有参数，但将要冻结层的参数的requires_grad置为False：optimizer
Wsyoneself·2022-11-20 02:08

tensorflow冻结层的方法

其实常说的finetune就是冻结网络前面的层，然后训练最后一层。那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢？或者说是如何实现冻结部分层，只训练某几个层呢？
weixin_30826095·2022-11-20 02:04

生成模型finetune相关框架

生成模型finetune:t5训练写诗和对联：https://github.com/hululuzhu/chinese-ai-writing-shareFengshenbang-LM框架t5训练qa：https
zhurui_xiaozhuzaizai·2022-11-19 20:49

[二十六]深度学习Pytorch-迁移学习、模型微调Finetune

0.往期内容[一]深度学习Pytorch-张量定义与张量创建[二]深度学习Pytorch-张量的操作：拼接、切分、索引和变换[三]深度学习Pytorch-张量数学运算[四]深度学习Pytorch-线性回归[五]深度学习Pytorch-计算图与动态图机制[六]深度学习Pytorch-autograd与逻辑回归[七]深度学习Pytorch-DataLoader与Dataset(含人民币二分类实战)[八
yanzhiwen2·2022-11-19 18:31
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