使用预训练的网络进行迁移学习预训练模型与迁移学习 Pre-trained models and transfer learning训练卷积神经网络可能需要大量时间，而且需要大量数据。然而，许多时间都花在了学习网络用于从图像中提取模式的最佳低级滤波器上。一个自然的问题是 - 我们是否可以使用一个在一个数据集上训练过的神经网络，将其适应于对不同图像进行分类而无需完全训练过程？这种方法被称为迁移学习(t
在进行深度学习模型开发时，下载和使用 PyTorch 的 ResNet50 预训练权重是一个常见的需求。本文将记录如何解决这个问题的过程，并提供详细的迁移指南、版本对比、兼容性处理等信息。
### 版本对比
在对 ResNet50 进行版本对比时，我们可以按时间线来观察特性差异：
时间轴如下所示：
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2015: ResNet论文发布
2016: PyTorch 0.1发布，初步支持R
预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。现在通过Pytorch的torchvision.models 模块中现有模型如 ResNet，用一张图片去预测其类别。1. 下载资源这里随意从网上下载一张狗的图片。类别标签IMAGENET1000 从 复制到一个空的txt里，去掉最外面的{}即可。 2. 使用TorchVision加载预训练模型Res
文章目录0. 前言1. 预训练介绍1.1 预训练模型是什么？1.2 预训练的好处是什么？1.3 PyTorch库封装的模型及预训练权重2. hymenoptera数据集3. 加载预训练的AlexNet模型4. 修改模型以适应新的任务5. 训练模型6. 结果解析6.1 训练过程6.2 使用验证组数据验证模型精度7. 完整代码7.2 训练组代码7.1 验证组代码 0. 前言按照国际惯例，首先声明：本
1 案例基本工具概述1.1 数据集简介Imagenet数据集共有1000个类别，表明该数据集上的预训练模型最多可以输出1000种不同的分类结果。Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度
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2024-06-10 07:10:09
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训练部分数据集：VOC2007预训练主干网络，自行下载即可import pdb # Debug工具
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.utils
预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的，因此不必担心是否符合自己的实际情况，我们个人往往很难训练出预训练权重的效果。并且如果不使用预训练权重的话，那么训练就会从0开始，模型没有找到好一点的感觉，它会花费相当的时间渐入佳境，这样一部份时间是我们不希望看到的，因此在进行训练自己的模型时，通常都要使用预训练模型。能大家会有疑问，预训练权
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2023-12-11 19:20:00
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前言最近在做一个关于图书系统的项目，需要先对图书进行分类，想到Bert模型是有中文文本分类功能的，于是打算使用Bert模型进行预训练和实现下游文本分类任务数据预处理2.1 输入介绍在选择数据集时，我们首先要知道的是模型到底应该接受什么样的输入，只有让模型接收正确的输入，才能构建出正确的数据形式。Bert模型的输入如图： 图 1 BERT模型输入图在Segment embeddings里面，中文模型
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2023-11-26 14:17:34
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what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
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2024-07-03 22:00:23
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在学习pytorch过程中，突然想拥有属于自己的网络结构，于是便自己选择了一个比较简单的resnet18进行改造，并用其对蚂蚁和蜜蜂进行分类，比较一下没有经过预训练的resnet18好还是自己改造的resnet_diy好。在开始撸代码之前，为了方便大家自己设计网络，我把resnet的pytorch实现详细的解读一遍。ResNetResNet 解决了 deep NN 的两大问题：1. deep NN
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2024-04-28 16:39:09
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在实际项目中，对于一个神经网络我们一般不会完全从零开始训练一个神经络，而是采用一些预训练模型作为我们网络的初始参数，甚至直接拿过来作为主干网络，然后经过fine-tuning即可完成对我们网络的训练。而对网络的fine-tuning大致分为三种：第一种：预训练模型的参数比较适合我们的数据集，我们只需要对新添加的网络层进行训练即可；这时候可以通过pytorch将预训练模型的梯度冻结，训练过程中不在向
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2024-03-26 17:06:11
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写在最前面： 本次博客不涉及模型原理的解释，可以看作是一个纯工程性的一次实验。之前看了很多论文模型中的代码，我只是不求甚解，把大概的流程理解了就放下了。本次实验就是为了仔细的体会其中的细节。大家都知道，pytorch已经将底层的代码封装的很好的，我们只需要写很少的代码就能跑一个模型。所以本次实验还有一个目的，让写的代码尽量能够复用。1. SVHN数据集在实验开始之前的第一步，就是选取数据集。我之前
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2023-12-17 14:19:51
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Linux Pytorch ResNet-18 cifar10 实践报告硬件资源环境版本实验方法基本参数设置实验结果结果分析1. ResNet-v1 VS ResNet-v22. ResNet-v2 VS ResNet-v2+TrivialAugment3. MixUp vs CutMix vs TrivialAugment 硬件资源cpu： Intel(R) Core(TM) i5-7500
随机初始化参数的模型其训练结果不比预训练模型差（使用了合适的normalization），唯一的不同是增加了训练迭代次数。随机初始化训练具有很好的鲁棒性，甚至在以下情况仍然成立：仅适用10%训练数据用于更深和更宽的模型用于多任务和多指标结论随机初始化的模型在训练一段时间后就要赶上预训练模型，其时间=预训练模型训练时间+微调时间。预训练模型不能提供更好的正则化，当训练数据较少时，发现必须选择新的超参
代码补全快餐教程(2) - 预训练模型的加载和使用上一节我们用30多行代码建立了一个强大的补全模型，让大家对于transformers库有了个感性的认识。 下面我们开始补课，更深入到了解下发生在幕后的故事。加载预训练好的语言模型gpt2之所以强大的原因是在于它是在超过40GB的文本上进行训练的大型语言模型。通过这个大型的预训练语言模型，我们可以做一些fine-tuning针对编程语言进行优化，也可
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.08883.pdf本论文是何凯明大神的一篇论文，主要是讨论了Imagenet预训练和随机初始化参数之间的区别。论文摘要：作者在COCO数据集上进行实例分割和检测测试，发现预训练+微调的效果和随机初始化的效果接近。并且随机初始化的网络训练有很强的的鲁邦性特别是在：1.使用10%的训练集 2.更深更复杂的网络结构中  
目录torchvision1 torchvision.datssets2 torchvision.models模型比较torchvision官网上的介绍（FQ）：The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compute
5. 使用PyTorch预先训练的网络执行目标检测PyTorch是什么？使用PyTorch训练第一个神经网络使用PyTorch训练第一个卷积神经网络使用预训练网络进行PyTorch图像分类使用预训练网络进行PyTorch目标检测（今天的博客）这篇博客将介绍如何使用PyTorch预训练的网络执行目标检测，这些网络是开创性的、最先进的图像分类网络，包括使用ResNet的更快R-CNN、使用Mobile
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2024-05-02 22:40:20
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一、整体流程1. 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia/download2. 数据集展示 案例主要流程：第一步：加载预训练模型ResNet，该模型已在ImageNet上训练过。第二步：冻结预训练模型中低层卷积层的参数(权重)。第三步：用可训练参数的多层替换分类层。第四步：在训练集上训练分
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2023-11-26 19:58:30
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本文主要介绍8种实现细节的技巧或tricks：数据增广、图像预处理、网络初始化、训练过程中的技巧、激活函数的选择、不同正则化方法、来自于数据的洞察、集成多个深度网络的方法原文如下：。数据增广在不改变图像类别的情况下，增加数据量，能提高模型的泛化能力。自然图像的数据增广方式包括很多，如常用的水平翻转（horizontally flipping），一定程度的位移或者裁剪和颜色抖动（color jitt
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2024-06-25 15:07:07
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