卷积神经网络之 fine-tuning

最新推荐文章于 2022-03-09 17:10:12 发布

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#神经网络

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本文介绍了一种名为fine-tuning的技术，该技术通过利用预训练模型的权重作为初始值来加速新任务的学习过程。具体而言，文章讲解了如何复用预训练模型的部分权重，并为新加入的层设置随机初始权重。此外，还提到了调整学习率的方法：提高新层的学习率而降低复用层的学习率。

卷积神经网络之 fine-tuning（微调）

fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练

　　• 复用相同层的权重，新定义层取随机权重初始值
　　• 调大新定义层的的学习率，调小复用层学习率

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理论七、大模型-什么是Fine-tuning

xiaoqi270620903的专栏

03-20

3410

Fine-tuning 是指在一个已经训练好的模型基础上，通过使用新的数据集或任务来进一步调整模型参数的过程。通常情况下，已经训练好的模型是在大规模数据集上进行训练得到的，而 Fine-tuning 则可以使模型适应新的特定任务或数据集。

神经网络学习笔记（二）：Fine-tuning

懿翛簃

08-28

1804

原文链接：Fine-tuning Wiki 微调（Fine-tuning）是指选取已经针对给定任务完成训练的网络模型，用来进一步执行类似任务的过程。假设原本给定的任务与新任务类似，那么如果采用已经设计和训练好的网络能够让我们有效地利用网络前层先前提取特征的训练成果，而无需从头开发该特征提取网络。微调的具体过程：替换输出层，例如，如果先前经过训练能够识别（在 ImageNet 模型的情况下）1...

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【Fine Tune】神经网络调优总结

qq_43243022的博客

03-26

2628

参考：A Comprehensive guide to Fine-tuning Deep Learning Models in Kerascode:github 目录 1 为什么要调优： 2 什么时候调优： 3 调优技巧 4 调优方法(VGG16 ) 5 调优VGG16分类Cats.vs Dogs 5.1 准备数据 5.2 网络结构 5.3 构建网络 5.3 测试...

深度篇——神经网络(六) 细说数据增强与fine-tuning

天下所弃，不过其纪。世间事，在人，在志。

02-06

2425

返回主目录返回神经网络目录上一章：深度篇——神经网络(五) 细说优化器下一章：深度篇——神经网络(七)细说 DNN神经网络手写数字代码演示本小节，细说数据增强与fine-tuning，下一小节细说 神经网络手写数字代码演示本小节的数据增强与fine-tuning，还是属于对神经网络的调优过程。 5. 调优神经网络 (9). 数据增强数据增强是深...

[Pytorch系列-50]：卷积神经网络 - FineTuning的统一处理流程与软件架构 - Pytorch代码实现

文火冰糖（王文兵）的博客

11-16

1万+

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客本文网址：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing/article/details/121312731 第1章关于Fine Tuning与Transfer Trainning概述 1.1 理论基础 [人工智能-深度学习-46]：FineTuning（微调）、Transfer Trainning（迁移学习）的理论基础与深度解析_文火冰糖（王文兵）的博客-优快云博客第1张前

机器学习：Fine tune 神经网络 Mobilenet V2

Matrix-11

05-15

2738

# Specify where the model checkpoint is (pretrained weights). model_path = args.model_path assert(os.path.isfile(model_path)) # Restore only the layers up to fc7 (included) ...

matlabalexnet图像识别代码-neural-finetuning:使用神经激活数据微调卷积神经网络

05-23

这项工作着眼于使用从视觉皮层获得的神经激活数据同时伴随相应的图像刺激来改善现有卷积神经网络的方法。分析证明了类间/对象表示差异的重要性，这成为引入RDM损耗微调的动机，可以用来提高浅*（并非完全正确用法）...

fine-tuning-on-stanford-cars-dataset:使用 Caffe，微调斯坦福汽车数据集上的各种预训练模型

07-22

它支持卷积神经网络（CNNs）等复杂模型，这些模型在图像识别任务中表现出色。为了在斯坦福汽车数据集上微调预训练模型，我们通常会选取一个在ImageNet这样的大型数据集上预先训练好的模型，如AlexNet、VGG或ResNet，...

deep-neural-networks-fine-tuning:深度神经网络微调指南

03-19

预训练模型是在大规模数据集上预先训练好的模型，如ImageNet上的卷积神经网络（CNN）或Wikipedia上的Transformer模型。这些模型已经在大量数据上学习到了通用特征，可以为新任务提供良好的初始权重。 3. 微调的基本...

Fine tuning小技巧——Pytorch 动态调整大型网络结构中的Conv卷积层结构

Pinkgranite86的博客

03-30

654

作为Pytorch的最大优势之一的“动态性”体现在哪里呢？在没有遇到问题前我对这个问题并没有一个明确的答案，看了网上大家略显“官方”的解答，总觉地似懂非懂。动态性对我们平常的使用究竟有什么影响呢？看了下面这个例子也许你会和我一样感到豁然开朗。目录一、具体问题：二、可能的解决方案三、解决方案四、小节一、具体问题：假设我们在做一个“车载识别”项目，要求输入的是stereo图像（简单理解就是左右“眼”两张图像）。这个时候我们在github上找到了一个项目，它的网络结构设计简直完美，我们非常想借鉴一下，但不

fine-tuning

Cristal_yin的博客

11-02

6097

微调（fine-tuning）在平时的训练中，我们通常很难拿到大量的数据，并且由于大量的数据，如果一旦有调整，重新训练网络是十分复杂的，而且参数不好调整，数量也不够，所以我们可以用微调。微调网络：通常我们有一个初始化的模型参数文件，我们可以在ImageNet上1000类分类训练好的参数的基础上，根据我们的分类识别任务进行特定的微调步骤在网络的微调中，分为以下几个流程准备好训练集和数据集计算数据集

finetune

体重51.00

04-30

1225

作者：朱坚升链接：https://www.zhihu.com/question/35754716/answer/66561128来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。1、会更新，finetune的过程相当于继续训练，跟直接训练的区别是初始化的时候：a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化（如高斯随机初始化）b. finetune是用你已经有的参数文件来初...

[人工智能-深度学习-46]：FineTuning（微调）、Transfer Trainning（迁移学习）的理论基础与深度解析

文火冰糖（王文兵）的博客

11-14

1万+

第1张前言：常见的工程诉求与特点（1）数据集欠缺个人的数据集小，无法提供向ImageNet这样的大数据集，但又想利用在ImageNet上训练的模型好的模型，为我所用，即基于在一些知名的数据集上训练好的模型，在进一步的训练，以满足自己的应用场景的需求，而无需重头开始训练。（2）分类数多变个人特定的应用，分类的种类与Image（1000种分类）等知名数据集的分类的种类不同，我们想在已经训练好模型的基础上，做适当的重新训练，以支持我们自己的分类数目，如100分类。（3）防止过度训练，即过..

深度学习之finetuning（微调）

AndyJ的学习之旅

05-11

1664

在深度学习中，通常会finetuning已有的成熟模型，再基于新数据，修改最后几层神经网络权值，为什么？实践中的数据集质量参差不齐，可以使用训练好的网络来进行提取特征。把训练好的网络当做特征提取器。步骤在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此

CNN训练之fine tune

知至

11-27

1971

目的深度卷积神经网络包含大量的参数，这就要求了我们需要大量的数据来训练它。而针对特定的一个任务，往往只有少量数据集。在此背景下，微调网络，作为迁移学习的一种应用，很大程度上（并不是完全）解决了这个困难，比如可以先在ImageNet、TinyImages数据集上训练卷积神经网络，然后将学习到的特征表述迁移到特定的图像分类任务，从而达到一个比较好的效果。但是当图像的特征分布相差较大时，单纯的迁移学...

深度学习笔记（一）：模型微调fine-tune

shine的博客

12-13

2万+

深度学习中的fine-tuning 一. 什么是模型微调 1. 预训练模型（1）预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。（2）现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数； ( 3 ) 正常情...

pytorch模型微调(Finetune)

Ying_M

06-16

2161

Transfer Learning & Model Finetune 模型微调 **Transfer Learning:**机器学习分支，研究源域(source domain)的知识如何应用到目标域(target domain)。迁移学习是一个很大的概念，它主要研究一系列源域的知识应用到目标域中，如何理解？上图左边是一个传统的机器学习任务的学习过程，传统的机器学习任务中对不同的任务分别进行训练和学习，得到称之为Learning System的模型，这里三个不同的任务就会得到三个不同的Learn

fine-tuning（微调）的理解

最新发布

05-10

### Fine-tuning 的概念 Fine-tuning 是一种迁移学习技术，在预训练模型的基础上针对特定任务进行调整和优化的过程。具体来说，它利用已经在一个大规模通用数据集上完成训练的模型作为起点，再根据目标领域的小规模专用数据集对其进行参数更新，从而适应新的应用场景[^1]。这种技术的核心优势在于能够充分利用已有模型的知识积累，减少新任务所需的计算资源和时间成本，同时提升性能表现。 #### Fine-tuning 的主要特点 - **基于预训练模型**：通常会先构建一个在大量无标签或弱监督数据上的基础模型（即预训练阶段），然后再将其迁移到下游任务中。 - **针对性改进**：通过对部分网络层重新初始化或者冻结某些权重等方式实现对目标任务更精确的学习能力。 --- ### Fine-tuning 的典型应用 1. **文本分类** 文本分类是最常见的 NLP 下游任务之一，比如垃圾邮件检测、情感分析等。通过 fine-tuning 预训练语言模型可以有效捕捉到语义特征并应用于具体的类别预测场景之中[^1]。 2. **命名实体识别 (NER)** 在自然语言处理领域内，NER 属于序列标注问题的一种形式，旨在从一段文字里提取出具有特殊意义的信息单元，例如人名、地名以及机构名称等等。借助 BERT 等强大的 Transformer 架构来进行 fine-tuning 能够显著提高准确性[^1]。 3. **对话生成** 对话系统设计往往涉及复杂的交互逻辑与多样化的表达方式需求。因此采用 RLHF 方法论下的增强型 fine-tuning 流程可以帮助打造更加贴近真实交流体验的人工智能助手服务[^1]。 4. **图像分类** 类似地，在计算机视觉方向也有广泛运用实例存在——ResNet 或 VGG 这样的经典卷积神经网路经过 ImageNet 数据库充分锻炼之后便具备很强的基础表征力；当面对医疗影像诊断之类的专门用途时，则只需稍作修改即可投入使用。 --- ### 示例代码展示如何执行简单的 Fine-Tuning 操作以下是使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练模型并对 IMDB 电影评论数据集实施 sentiment analysis 的例子： ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch from datasets import load_dataset # 加载 tokenizer 和 pre-trained model tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # 准备 dataset dataset = load_dataset("imdb", split="train[:500]") def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length') tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) # 设置 device 并转换成 DataLoader 格式 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") model.to(device) dataloader = ... # 开始 fine-tune optimizer = ... for epoch in range(epochs): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['label'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() ``` ---