keras中fine-tuning的例子

最新推荐文章于 2025-07-21 14:04:52 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： fune tuning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29573053/article/details/79493672
本文介绍了一个名为FASNet的活体检测模型，并指出其泛化性能有待提高。文中还提及了一个关于fine-tuning的资源链接，该链接提供了一种使用少量数据构建强大图像分类模型的方法。

在做活体检测的时候看到这份模型：

https://github.com/OeslleLucena/FASNet

泛化性能不怎么，但是里面提到了一个fine-tuning的帖子，在这里记录一下

https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html

【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
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Keras Fine Tuning(微调）(2)
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目录 Keras Fine Tuning(微调）(1) Keras Fine Tuning(微调）(2) Keras Fine Tuning(微调）(3) 数据集下载：https://download.youkuaiyun.com/download/github_39611196/10940372 接上一篇博客： Keras Fine Tuning(微调）(1) ，本文主要介绍Keras中的fine...
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什么是 fine-tuning？如何微调（Fine-tuning）大语言模型？一文看懂！
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BERT Fine-Tuning示例
Kangrant的博客
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/143209797
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mdjxy63的博客
09-24 778
翻译的链接：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html 挑一些主要的链接进行翻译 step1:利用shell命令下载数据集： python examples/finetune_flickr_style/assemble_data.py --workers=-1
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xys430381_1的专栏
12-13 4068
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AI 大模型 Fine-Tuning 精调训练（微调）图文代码实战详解
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选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
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