何为fine-tune以及其一般的实现流程

本文主要介绍了微调(Finetune)技术的概念及其应用方法。首先解释了微调是指利用预训练模型作为初始状态进行进一步训练的过程。接着给出了具体的实施步骤:一是使用预训练模型为现有模型初始化参数;二是调整较低的学习率进行训练。

第一问:
Finetune:是微调的意思,也就是整个要训练的网络不是从随机状态开始训练而是从一个比较好的初始状态开始微调。
第二问:
1)使用预训练的模型赋值给主干网络。
2)调低初始学习率。

### Fine-Tune 的概念 Fine-tuning 是一种常见的迁移学习技术,其核心思想是在已有预训练模型的基础上进行微调以适应特定的任务需求。具体而言,在完成大规模通用数据集上的初步训练之后,可以通过调整部分或者全部可训练参数的方式使模型更好地适用于目标领域中的任务[^1]。 在实际操作过程中,通常会保留原始网络结构及其权重初始化状态,并针对目标任务重新定义输出层大小以及类别数等内容;接着利用较小的学习率对整个神经网络再次执行反向传播算法更新过程直至收敛为止 。 这种做法不仅能够有效减少计算资源消耗 , 同时还能显著提升最终预测性能表现水平 。 ### Fine-Tune 方法详解 当实施 fine-tune 操作时,一般遵循以下几个原则: #### 数据量决定冻结程度 如果只有少量标记样本可用,则仅需修改最后一两个全连接层即可满足需求——因为这些高层特征更倾向于表达抽象语义信息而不依赖于具体场景细节描述; 相反地, 当拥有充足数量级以上的高质量标注实例集合作为支撑条件 下可以考虑解冻更多甚至全部卷积核权值以便进一步挖掘潜在规律特性 . 以下是 Python 中基于 TensorFlow/Keras 实现的一个简单例子展示如何加载预训练 VGG16 并对其进行 finetune 处理: ```python from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.models import Model base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = Flatten()(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # Freeze the layers # Compile and train only newly added dense layers first... # After some epochs... for layer in model.layers[:n]: layer.trainable = True # Unfreeze certain number of initial layers # Recompile & continue training with lower learning rate ... ``` 上述脚本展示了怎样先固定住基础架构再逐步放开限制让整体参与最优化流程从而达到最佳效果平衡点上.
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