tensorflow 如何减少网络层并微调参数

最新推荐文章于 2021-07-15 17:31:23 发布
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分类专栏： 深度学习 Tensorflow
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本文探讨了网络模型剪裁的方法，通过减少网络结构的层数来简化模型，并介绍了如何利用原网络参数进行快速训练。保留的层在训练过程中进行微调，实现裁剪网络的高效训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    当你的模型需要剪裁的时候，可以采用减少原网络结构的层数，达到简化的目的，那么如何训练新的网络参数呢？

    如果我没弄错的，修改网络架构后，可直接导入原网络架构，然后采用相同的训练数据进行训练，可以得到修改后的新网络的参数。这样训练的时候，导入原网络模型的图和参数后，内部会根据索引对比。保留的原有层的参数在训练的时候进行微调，从而实现裁剪的网络快速训练目的。

    如果不对请指正。

path = '/model/checkpoints/'                                  # 模型保存的位置
self.saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(path))    # 导入该位置的旧模型最新参数

 

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