迁移学习：主要有3类，
第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练
第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练
第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练
代码：使用keras框架进行的参数冻结， 前面10层的参数都不进行训练
对于caffe而言，我们可以去下载一些框架Model_Zoo
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下面详细讲解“PyTorch 模型 onnx 文件导出及调用详情”的完整攻略。 简介 当我们使用 PyTorch 开发深度学习模型后，通常需要将其部署在其他平台上（如移动端、服务器等），因此需要将 PyTorch 模型转化为通用的模型格式。其中一个通用格式是 ONNX（Open Neural Network Exchange），这种格式的模型可以在不同的平台…
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合，将训练和测试的准确率差距变小 训练集，测试集结果相比差距较大时，过拟合状态 使用dropout后，每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很…
摘要：在本论文中揭示了这样一种现象：一层内的许多特征图共享相似但不相同的模式。 本文分享自华为云社区《Split to Be Slim: 论文复现》，作者： 李长安 。 Split to Be Slim: An Overlooked Redundancy in Vanilla Convolution 论文复现 1、问题切入 已经提出了许多有效的解决方案来减少…
目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalizat…
用import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior()替换import tensorflow as tf
PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？ 在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.…
SPP-Net网络结构分析 Author：Mr. Sun Date:2019.03.18 Loacation: DaLian university of technology 论文名称：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 摘要：…
循环神经网络（Recurrent Neural Networks）（第一部分） 一、总结 一句话总结： ①、RNN是一种可以预测未来（在某种程度上）的神经网络，可以用来分析时间序列数据（比如分析股价，预测买入点和卖出点）。 ②、在自动驾驶中，可以预测路线来避免事故。更一般的，它可以任意序列长度作为输入，而不是我们之前模型使用的固定序列长度。 ③、例如RNN可…
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