finetune——迁移学习

1、迁移学习背景:大量数据—分类模型—预测分类
得到标注好的数据浪费大量的金钱,丢弃过期的数据浪费钱,如何合理的利用这些数据呢?
利用迁移学习,从旧的迁移到新环境的技法
2、定义—训练好的模型参数迁移到新的模型帮助训练,不是从零开始
深度学习就是训练(不用从零开始)预测,多简单
3、啥用
1)借前人的模型参数
2)直接导出特征向量,不用牛逼机器也行
3)适用小数据集,因为不能直接用大型网络(超强的特征提取能力),容易过拟合,只能靠过拟合
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