Fine tune简介
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.1 重新训练
.2 使用新的数据集进行fine tune
.3 修改net结构
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移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层)再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本步骤。 微调能够快速训练好一个模型,用相对较小的数据量,还能达到不错的结果。
Intro
开个头

因为有定制化的下游任务需求,所以需要进行fine tune


1)Transfer Learning:冻结预训练模型的全部卷积层,只训练自己定制的全连接层。
2)Extract Feature Vector:先计算出预训练模型的卷积层对所有训练和测试数据的特征向量,然后抛开预训练模型,只训练自己定制的简配版全连接网络。
3)Fine-tune:冻结预训练模型的部分卷积层(通常是靠近输入的多数卷积层),训练剩下的卷积层(通常是靠近输出的部分卷积层)和全连接层。
* 注:Transfer Learning关心的问题是:什么是“知识”以及如何更好地运用之前得到的“知识”,这可以有很多方法和手段,eg:SVM,贝叶斯,CNN等。而fine-tune只是其中的一种手段,更常用于形容迁移学习的后期微调中。
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