[蚂蚁分类]火把迁移学习课程及蚂蚁和蜜蜂分类

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摘要

.在实践中,很少有人从零开始训练整个卷积网络(随机初始化),因为很少有足够大的数据集。相反,它是一个非常大的数据集(例如,它包含的图像是一个类别的10,000倍),然后使用作为初始化或有趣任务的特征提取。.这两种主要迁移学习情景如下:改变网络:我们用预先训练过的网络来初始化网络,而不是随机的,就像在数

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在实践中,很少有人从零开始训练整个卷积网络(随机初始化),因为很少有足够大的数据集。相反,它是一个非常大的数据集(例如,它包含的图像是一个类别的10,000倍),然后使用作为初始化或有趣任务的特征提取。

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这两种主要迁移学习情景如下:

改变网络:我们用预先训练过的网络来初始化网络,而不是随机的,就像在数据集上训练的网络一样。其余的培训看起来像<;b>;(点击互联网、信息产业、文化和娱乐http://www.shuadianzixun.com]<;/b>;)。ConvNet作为一个固定的特征提取器:在这里,我们将确定所有网络的权重,但最终完全连接的层除外。最后一个完全连接的层被一个具有随机权重的新层所取代,并且只有这个层被训练。

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我们将使用和包加载数据。

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我们今天要解决的问题是训练一个分类的模型。蚂蚁和蜜蜂,我们都有训练的形象。每个都有75个有效的图像。通常,如果您从头开始培训,这是一个非常小的数据集。由于我们正在使用迁移学习,我们应该能够很好地进行培训。

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此数据集是一个非常小的子集。

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看/记

从这里下载数据并将其解压缩到当前目录。

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让我们展示一些培训图像来理解数据增强。

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现在,让我们编写一个通用函数来训练一个模型。在此,我们将解释:

调度学习率保存了下面的最佳模型,并且参数是调度器对象。

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显示一些用于图像预测的通用函数。

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加载预训练模型并重写整个连接层。

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1.培训和评价

中间大约需要一分钟。然而,培训可以在不到一分钟内完成。

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产出培训结果:

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在这里,我们需要冻结除最后一层之外的所有网络。我们需要设置冻结参数,以便在反向传播时不计算梯度。

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您可以在这里的文档中阅读有关此函数的更多信息。

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1.培训和评价

与以前的情况相比,第一种方法预计要花费大约一半的时间。因为大多数网络不需要计算梯度。然而,需要计算前向传播。

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产出结果:

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项目来源地址:http:/pytorch.org/tutorials/_下载/Transfer_Learning_tutorial.py

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(中国共产党和注册会计师,小白广告联盟最赚钱的广告联盟,点击与百度联盟相同的http://www.xiaobaiadmin.com,广告联盟]>;/b>;原始文章,请注意:吡火炬迁移学习课程和分类蚁群与蜜蜂中文网络。

资料来源:https:/pttorch.com/新闻/138.HTTML。

(http://www.kuaijo.com,互联网上最新最受欢迎和最好看的电影和电视)<;/b>;问题交换组:168117787

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