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跟着指南学PyTorch—迁移学习教程(Transfer Learning tutorial)

天池大数据科研平台  · 公众号  · 大数据  · 2019-04-22 22:00
在这个教程,你将学习如何通过迁移学习训练神经网络。你可以在 cs231n notes 了解更多关于迁移学习的内容。引用这些笔记 实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络,因为拥有足够大小的数据集是比较少见的。替代的是, 通常会从一个大的数据集(例如 ImageNet, 包含120万的图片和1000个分类)预训练一个卷积网络, 然后将这个卷积网络作为初始化的网络, 或者是感兴趣任务的固定的特征提取器。如下是两种主要的迁移学习的使用场景:微调卷积网络: 取代随机初始化网络, 我们从一个预训练的网络初始化, 比如从 imagenet 1000 数据集预训练的网络. 其余的训练就像往常一样.卷积网络作为固定的特征提取器: 在这里, 我们固定网络中的所有权重, 最后的全连接层除外. 最后的全连 ………………………………

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