Finetune 第7页

更适合文本分类的轻量级预训练模型解析

GPT-3不仅仅是“变得更大”，它用“Few-Shot”学习替代了FineTune，能够出色完成代码生成、领域问答、吉他谱曲等高难度的复合型NLP任务。那么，在相

·2021-02-05 11:33

yolov2 相比较yolov1的改进（小）

我们先来了解一下什么啊MAP以及recall，precision，finetune召回率(Recall)：正样本有多少被找出来了（召回了多少）。

seven_不是赛文·2021-02-02 22:57

知物由学 | 更适合文本分类的轻量级预训练模型

GPT-3不仅仅是“变得更大”，它用“Few-Shot”学习替代了FineTune，能够出色完成代码生成、领域问答、吉他谱曲等高难度的复合型NLP任务。那么，在相反的

网易易盾·2021-01-26 19:40

2020 ICDM 知识图谱竞赛获奖技术方案

基于BERT做了Finetune，引入了一种全新的视角来重新审视关系行为原因提取

京东数科技术说·2020-12-03 18:10

fasttext的使用

涉及两个包:官方fasttext包gensim官方可以下载各种语言的预训练好的文件但是并不支持finetune，所以下载vec文件后用gensim加载作为静态词向量使用即可官方fasttext包有监督fasttext

992134d3a7cd·2020-11-08 23:00

模型资源之一：预训练模型应用工具 PaddleHub

目录PaddleHub使用预训练模型和Finetune的工具预训练模型的应用背景多任务学习与迁移学习自监督学习快速使用PaddleHub通过Python代码调用方式使用PaddleHub通过命令行调用方式使用

荪荪·2020-11-04 06:45

神经网络调参实战（一）—— 训练更多次数 & tensorboard & finetune

目标：将vggnet训练cifar-10数据集的精确度从70%提升至85%现在的vggnetimporttensorflowastfimportosimportpickleimportnumpyasnpCIFAR_DIR="dataset/cifar-10-batches-py"print(os.listdir(CIFAR_DIR))defload_data(filename):"""readda

hxxjxw·2020-10-18 17:43

tensorflow deeplab3+ build_voc2012_data 代码阅读

官方的代码，因为目前市面上有三个版本tf官方，keras，pytorch，但是keras在训练finetune达到原始的识别率有问题，pytorch也有问题，没法复现，因为目前backbone是xception

TinaO-O·2020-09-17 05:48

使用tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec 进行bert finetune 训练时，无法输出训练过程的loss

使用logging_hook=tf.train.LoggingTensorHook({"loss":total_loss},every_n_iter=100)进行显示if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN: train_op = optimization.create_optimizer( total_los

baoyan2015·2020-09-16 22:13

ubuntu14.04中caffe下使用自己的数据集训练FCN

训练的帖子感觉还是没有一个系统清晰的指南,所以将自己的实现过程写下来分享给大家.首先给出FCN源码下载地址:https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org关于finetune

牛板筋·2020-09-16 17:33

BERT 可解释性-从“头”说起

2.1Attention-Head比较冗余2.2某些head负责判断词的边界(使得字模型带有分词信息)2.3某些head负责编码输入的顺序2.4某些head负责query和title中相同部分的term匹配2.4.1finetune

郝伟老师的技术博客·2020-09-15 18:19

yolov4 finetune出现错误

Done!Loaded162layersfromweights-fileLearningRate:0.001,Momentum:0.949,Decay:0.0005Iferroroccurs-runtrainingwithflag:-dont_showSavingweightsto/home/pc/Documents/yolov4/darknet-master/backup/backup20200

wolf2345·2020-09-14 23:37

Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification

从行人重识别模型提取好的行人特征可以作为GAN的input，而GAN生成图像可以用来finetune行人重识别模型。在介绍本文的框架之前，先介绍一下作者提出的外观编码与结构编码。

展希希鸿·2020-09-14 07:59

caffe缺少NCCL库导致不能多GPU训练问题(改makefile版)

最近用caffe多GPU联调时遇到问题，如果正常用caffe的多gpu训练而不加初始化模型，末尾加--gpu=0,1，不会有问题；然而当用pretrained模型finetune网络时，如--weights

wudi_X·2020-09-13 07:46

tensorflow saver restore固定的layer

tensorflow中的saver可以保存和恢复模型，有的情形需要修改网络但需要之前网络结构的参数，例如alexnet最后的1000维要换成需要的维数，则finetune时需要载入fc7之前的参数。

MAth-------·2020-09-12 16:45

NLP以赛代练 Task6：基于深度学习的文本分类 3

Bert的文本分类BertPretrainBertFinetune作业结语学习目标了解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

Debroon·2020-09-12 13:29

Kaggle调参技巧整理

finetune，微调也是有许多比较fancy的技巧，在这里不做优劣比较，针对分类任务说明。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-09-11 15:24

SlowFastNet(SlowFast) finetune(微调)

SlowFastNetgithub(最近放出来的):https://github.com/facebookresearch/SlowFast配置环境要求：https://github.com/facebookresearch/SlowFast/blob/master/INSTALL.md这里的两个包PyAv和fvcore比较不好装；fvcore的github上推荐的是使用pipinstall‘gi

ystsaan·2020-09-10 20:00

ubuntu16.04 matlab2017b 编译caffe的matlab接口吐血经历解决几乎所有make mattest问题

原本只用编译好的caffe来finetune,不需配置接口，两天就配好了然而为了中间层输出，要配置matlab接口，花了一个星期才搞定。

love_light·2020-08-26 14:02

Pytorch - 网络模型参数初始化与 Finetune[转]

1.参数初始化参数的初始化其实就是对参数赋值.而待学习的参数其实都是Variable，它其实是对Tensor的封装，同时提供了data，grad等接口，这就意味着可以直接对这些参数进行操作赋值.这就是PyTorch简洁高效所在.如，卷积层的权重weight和偏置bias的初始化:importtorchimporttorch.nnasnnconv1=nn.Conv2d(3,10,5,stride=1

企鹅245151826·2020-08-26 13:49

《SRN Stacked Regression Network for Real-time 3D Hand Pose Estimation》略读与实践

AdaptiveWeightingRegressionfor3DHandPoseEstimation》相似，本质都还是3Dheatmap用来做深度图手部关键点坐标估计，最大不同在于这篇论文是迭代stage的方法不断finetune

算法妖怪·2020-08-25 17:41

keras中文文档笔记12——协助使用Keras

预训练模型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

zhzhx0318·2020-08-24 05:41

vgg16 finetune tensorflow实现

vggvggnetversion1github:https://github.com/chenlongzhen代码环境：python3keras2(tensorflowbackend)结构nameusagedata_utils参数文件下载等，vgg16调用vgg16.pyvgg核心代码vgg16_fintune.pyvggfinetunevgg16_weights_tf_dim_ordering_

tech_chenlongzhen·2020-08-24 02:35

新闻文本分类—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Part4Transformer

疏窗泛影·2020-08-24 02:10

新闻文本分类--任务6 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

迷途小龙驹·2020-08-24 02:49

Pytorch使用BERT预训练模型微调文本分类，IMDb电影评论数据集

最近终于用Pytorch把BERT的finetune本文分类跑通了，算是对于pytorch和bert的理解都深了一点。现在把我训练的整个流程记录分享一下。

Code_Tookie·2020-08-23 22:13

用keras优雅的使用bert

对于初入深度学习坑的朋友们直接上手tensorflow版的（finetune）bert可能不太友好，keras会让你发现使用bert预训练模型就像搭乐高积木一样简单。

格拉迪沃·2020-08-23 06:12

干货 | BERT fine-tune 终极实践教程

以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的finetune终极实践教程。在自己的数据集上

weixin_34414196·2020-08-22 14:29

中文语料的 Bert finetune

FinetuneBertforChineseNLP问题被证明同图像一样，可以通过finetune在垂直领域取得效果的提升。Bert模型本身极其依赖计算资源，从0训练对大多数开发者都是难以想象的事。

weixin_34377919·2020-08-22 14:57

Pytorch框架下Finetune注意点

结局无所谓，就希望在过程中能学习一些东西，由于场景识别比赛的finetune模型权重都是torch下的，之前尝试了很多权重转化工具，但是发现基本上都不靠谱，所以比赛要继续做下去，只能转向Pytorch，

木子天一·2020-08-21 23:06

《FEELVOS：Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation》论文笔记

参考代码：feelvos1.概述导读：现有一些经典的视频分割算法都是比较复杂的，很依赖于在第一帧上进行finetune，并且运算的速度也是很慢的，这就严重限制了其实际使用。

m_buddy·2020-08-21 19:53

如何进行finetune

进行finetune的命令如下：..\..\bin\caffe.exetrain--solver=.\solver.prototxt-weights.

nongfu_spring·2020-08-20 06:03

Caffe finetune

在进行Caffefinetune时，需要注意如下事项：一，从deploy.prototxt到train_val.prototxt时，需要加入训练和测试使用的数据层。二，在最后需要加上两层accuarylayer和losslayer。三，需要重要命名原来的最后一层的name。Becausewearepredicting20classesinsteadofa1,000,wedoneedtochange

greenapple_shan·2020-08-20 05:12

扩博智能宣布收购Finetune，以数据能力领跑风机后运维市场

·金猿榜【年度榜单】2019大数据产业创新服务产品TOP40大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业2020年8月18日，上海扩博智能Clobotics宣布收购全球领先的风机叶片运营维护服务提供商Finetune

数据猿·2020-08-20 05:03

Introduction to Advanced Machine Learning, 第三周，week3_task2_fine_tuning_clean（hse-aml/intro-to-dl 答案）

任务是利用pre-trainedInceptionV3架构，使用花朵分类训练集，经过finetune之后，能够用于花朵的识别。这个作业一共两个部分，难易程度：容易。

Li Kang·2020-08-20 01:30

NotImplementedError: Got ＜class ‘main.AverageMeter‘＞, but expected numpy array or torch tensor

问题File"main_finetune_pointConv_torchModel.py",line484,inmain()File"main_finetune_pointConv_torchModel.py

JY丫丫·2020-08-19 22:26

（原）torch中微调某层参数

/6221664.html参考网址：https://github.com/torch/nn/issues/873http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-modelhttps

weixin_33889665·2020-08-19 04:57

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·2020-08-19 04:41

【学习笔记】Tensorflow+Inception-v3训练自己的数据

自己刚接到微调Inception-v3的任务时，也是觉得小意思不是，不就下载预训练模型然后finetune？当然，本狗子是不可能自己写代码的，毕竟弱鸡自己造轮胎从来都漏气。

weixin_30716141·2020-08-18 04:39

用已有的模型来训练自己的数据集（finetune）

1.首先准备自己的数据集，这次的数据集和上篇博客中自己训练的数据集是一样的，按照上次的步骤，生成train_lmdb,val_lmdb和均值文件2.下载已有的模型这里用的是caffenet模型，下载bvlc_reference_caffenet.caffemodel以及网络train_val.prototxt，solver.prototxt3.修改train_val.prototxt文件，修改数据

小白aaa·2020-08-17 15:29

DL开源框架Caffe | 用训练好的模型对数据进行预测

Caffe：Caffe的万丈高楼（Net）是按照我们设计的图纸（prototxt），用很多砖块（Blob）筑成一层层（Layer）楼房，最后通过某些手段（Solver）进行简装修（Train）/精装修（Finetune

炼丹术士·2020-08-17 15:55

PyTorch学习笔记（1）-finetune网络的一些注意事项

这个时候就需要使用迁移学习，通过不同的任务对网络进行finetune。transferlearning有以下几种场景：1.将ConvNet作为特征提取器：将预训练好的网络去掉最后一层，前面的层作为特征

二楼后座Scarlett·2020-08-17 03:19

深度学习物体检测详解：YOLO V2

2.HighResolutionClassiﬁer：将图像分辨率从224x224扩大为448x448，finetune之后，mAP提高了4个点。

EnjoyCodingAndGame·2020-08-16 18:28

PyTorch 学习笔记（五）：Finetune和各层定制学习率

本文截取自《PyTorch模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial文章目录一、Finetune之权值初始化第一步

TensorSense·2020-08-16 15:40

DataWhale零基础入门NLP赛事——Task6 基于深度学习的文本分类bert

这里只介绍Bert里面的pretrain和finetune。Google在NAACL2018发表的论文中提出了BERT，采用了预训练-微调这一两阶段模式。什么是预训练模型？

yq313210·2020-08-16 04:48

CS224n笔记——Subword Model（十二）

IntroductionandWordLecture2:WordVectorsandWordSensesLecture12:SubwordModel目录1.ELMO2.GPT2.1无监督pretrain2.2有监督finetune3

清崎教练·2020-08-15 13:19

C++实现快速排序和随机快速排序

该算法只需要做一些微调(finetune)即可变得非常实用1.1分而治之分：将数组沿着主元x(pivotx)分为左右两个

xyu2_·2020-08-15 09:03

caffe digits环境下finetune时prototxt文件修改方法

1、删除两个data层中的多余参数，剩余如下形式：layer{name:"data"type:"Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}transform_param{mirror:truecrop_size:227}}layer{name:"data"type:"Data"top:"data"top:"label"include{phase:T

HitagiDesu·2020-08-14 00:52

【深度学习笔记2.2.3】AlexNet训练17flowers

实验1：finetune最后一个全连接层调参实验总结如下：初始学习率不能大于0.0001，否则训练loss将会是nan；如果learning_rate_init=0.0001，train_layers=

取取经·2020-08-13 19:15

从零学习PyTorch 第7课模型Finetune与预训练模型

文章目录这一章比较有意思Finetune之权值初始化保存模型参数加载模型初始化不同层不同学习率课程目录（在更新，喜欢加个关注点个赞呗）：从零学习pytorch第1课搭建一个超简单的网络从零学习pytorch

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-13 17:53

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