迁移学习资料汇总

最新推荐文章于 2022-08-19 13:37:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ECHOSON/article/details/104975188
这篇博客探讨了迁移学习并非仅限于微调，而是涉及到网络结构的适应和参数选择。通过调整预训练模型的特定层，尤其是对于复杂问题，可以提高模型性能。作者列举了一些参考资料，包括PyTorch实现的孪生网络、官方迁移学习教程、猫狗分类实战等，帮助读者深入了解迁移学习的原理和应用。

迁移学习

迁移学习这块不是我理解得简单得微调，微调这块得内容也是很讲究得，你冻结哪些参数，不冻结哪些参数都要进行指定
迁移学习的时候需要根据你的实际问题对网络结构进行调整，简单的模型只用调整最后的输出就行，但是对于复杂一点的问题而言，
我们还需要根据问题修改中间的卷积等层，或者说我们只是取出来这几个层的权重作为初始化的操作，来帮助我们进行训练，
而不是从随机初始化的权重来进行训练。

其实为了方便，我们的对照组可以选择vgg中的几层，方便我们查看原始的孪生网络结果有多差这样。nice

参考资料

PyTorch 实现孪生网络识别面部相似度

官方迁移学习教程

迁移学习实战猫狗大战

关于PyTorch源码解读之torchvision.models

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