这个博客主要记录在这个 github repository 中个人觉得比较重要的部分，同时增加了个人之前的一些理解。什么是微调在实际应用中，针对某个任务，自己的训练数据不多，或者该任务中的数据经常需要变动（易过时），这样重新训练一个model不现实或者代价太大。我们可以先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，或者把之前的mode
深度学习的微调
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，可以用于解决各种复杂的模式识别问题。通过使用深度神经网络，我们可以训练一个可以自动学习和提取特征的模型。然而，当我们面对一个新的任务时，如果我们没有足够的数据来训练一个新的模型，我们可以使用微调来利用已训练好的模型。
微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，通过调整一小部分参数，使其适应一个新的任务。这种方法可以大大减少新任务的训练时
原创
2023-08-19 13:53:37
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微调标注一个数据集很贵网络架构一个神经网络一般可以分为两块
特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征。意思就是将原始的像素变换为很容易分割的线性特征线性分类器来做分类微调微调的意思就是在源数据集上，已经训练好了一个模型。假设这个模型确实是按照我们想的来进行的(先做特征提取，然后做分类)，那么我们可以认为，我们在你的数据集上面可以进行比较的好的特征提取，那么他在我们的数据集上也可以做一个比较好
本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念1.2 步骤1.3 训练1.4 实现 一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念将在大数据集上训练得到的weights作为特定任务（小数据集）的初始化权重，重新训练该网络（根据需要，修改全连接层输出）；至于训练的方式可以是：1.微调所有层；2.固定网络前面几层权重，只微调网络的后面几层，这样做有
Segment Anything 模型 （SAM） 是由 Meta AI 开发的细分模型。它被认为是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图
4.1 Fine tuning 模型微调4.1.1 什么是微调针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。为什么要微调对于数据集本身很小（几千张图片）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合
微调 fine tune 沐神：微调绝对是深度学习中一个非常重要的技术！整个深度学习为什么能够work，就是因为有微调。迁移学习（transfer learning） 在ImageNet上训练的模型，其实是可以为我所用的。 微调的核心思想就是在源数据集上（通常是比较大的数据集）训练的模型，我们可把做 ...
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2021-10-04 15:08:00
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微调（fine tuning）首先举一个例子，假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集的复杂模型在这个椅子数据集上过拟合。同时，因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用的要求。
原创
2021-09-13 21:22:40
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目录经典模型Caffe预训练模
原创
2022-12-17 19:50:42
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摘要本文将针对与深度学习的平台的这样的一个理解和实战这样的一个理解。这是一个系列的课程。我将一直更新有关于的paddle的开发和学习。Paddle包括众多方面。目标检测、文字识别、图像分类、图像分割、生成对抗、视频、海量类别分类、语义理解、语音合成、语音识别、弹性计算推荐、强化学习框架、图学习框架、量子机器学习、生物计算等。本人就这些方面进行二次的研发和应用。机器学习机器学习的实现可以分成两步：训
原创
2023-03-21 09:42:09
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模型的微调 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning). 微调时候网络参数是否
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2023-08-29 21:34:34
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目录一：回顾二：微调2.1热狗识别获取数据集定义和初始化模型微调模型所有项目代码+UI界面一：回顾 上一篇我们理解了深度学习中的跟RestNet结构很相似的网络——DenseNet，它是一种密集连接卷积神经网络，由李沐等人于2017年提出。与ResNet等传统卷积神经网络不同，DenseNet中每个层都直
在Transfer Learning迁移学习中进行fine-tuning微调总结微调通过使用在大数据上得到的预训练好的模型来初始化模型权重来完成提升精度预训练模型质量很重要微调通常速度更快、精度更高代码微调?sec_fine_tuning在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。 我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集Image
fine-tuning介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调涉及到的其他知识学习率（learning-rate）卷积神经网络的核心迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解（不知道对不对） 介绍fine-tuning的过程就是用训练好的参数（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，参数的调整方法与from scratch训练过程一样（
文章目录一、微调（fine tuning）1. 微调的四个步骤：2. 微调的训练过程3. 常用的微调技术4. 总结二、动手实现和测试微调1. 数据准备2. 模型微调3. 对比不使用微调和不同的微调参数4. 冻结层进行微调 一、微调（fine tuning）1. 微调的四个步骤：在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了
Web多媒体笔记参加字节跳动的青训营时写的笔记。这部分是刘立国老师讲的课。1. 前置知识1.1 图像基本概念图像分辨率：图像的像素数据，指在水平和垂直方向上图像所具有的像素个数图像深度：指存储每个像素所需要的比特数。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度数(单色图像)。例如彩色图像每个像素用R, G, B三个分量来表示，每个分量用8为所以像素深度是24位，可以表示的颜色数目是224
目录一、问题背景二、解决方案2.1 C++调用python2.2 Python服务接口2.3 Python转c++（不推荐）2.4 深度学习部署框架（推荐）三、总结3.1 接口形式分类3.2 优缺点比较一、问题背景 现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容
深度学习是指由许多层组成的人工神经网络。“深”是指层数多。相比深度学习，其他的许多机器学习算法是浅的
原创
2023-04-19 11:50:52
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由于bert模型参数很大，在用到生产环境中推理效率难以满足要求，因此经常需要将模型进行压缩。常用的模型压缩的方法有剪枝、蒸馏和量化等方法。比较容易实现的方法为知识蒸馏，下面便介绍如何将bert模型进行蒸馏。一、知识蒸馏原理模型蒸馏的目的是用一个小模型去学习大模型的知识，让小模型的效果接近大模型的效果，小模型被称为student，大模型被称为teacher。知识蒸馏的实现可以根据teacher和st
