fine-turning

什么是 fine-turning？

fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练。那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值？原因很简单，第一，自己从头训练卷积神经网络容易出现问题；第二，fine-tuning能很快收敛到一个较理想的状态，省时又省心。那fine-tuning的具体做法是？•复用相同层的权重，新定义层取随机权重初始值•调大新定义层的的学习率，调小复用层学习率
醒途·2022-08-18 07:55

Pretraning in NLP（预训练ELMo，GPT，BERT，XLNet）

图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是wordembedding了。
上杉翔二·2020-06-21 05:33

Bert-实战

参考BERTfine-tune终极实践教程Bert实战bert在主要分为两个任务：一、训练语言模型和预训练部分（run_pretraining.py），二、训练具体任务的fine-turning部分(run_classifier.py
笑给我看·2019-09-18 18:23

卷积神经网络之典型CNN,fine-turning

卷积神经网络之典型CNN•LeNet，这是最早用于数字识别的CNN•AlexNet，2012ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比•LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。•ZFNet，2013ILSVRC比赛冠军•GoogLeNet，2014ILSVRC比赛冠军•VGGNet，2014ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如objec
daxuan1881·2018-12-19 15:54

通俗解释Fine-turning机制

工业级的人脸识别算法已经流水线化，一般而言，流程如下:1.采集海量的人脸图像，例如WebFace数据集（包含10,575人，近50万张图像)，训练初始的general人脸识别模型。可以完全随机初始化，也可以从imagenet上fine-tune,以WebFace数据集为训练集，在LFW上测试，在imagenet上finetune的模型在实际中可观测到0.5%的性能提升。严格说，这并不具备统计上的显
萌面女xia·2016-06-27 16:06
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