迁移学习-如何使用预训练权重，冻结部分层权重训练 - 代码天地

迁移学习-如何使用预训练权重，冻结部分层权重训练

企业开发 2023-04-08 09:35:41 阅读次数: 0

NoSuchKey

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/kuabiku/article/details/126696559

迁移学习-如何使用预训练权重，冻结部分层权重训练

迁移学习、载入预训练权重和冻结权重

pytorch：预训练权重、冻结训练和断点恢复

Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集

[PyTorch]预训练权重的转换

ResNet、MobileNet预训练权重

Paddle：加载预训练权重以及固定部分权重微调

pytorch 加载使用预训练模型和 fine tune 模型微调(冻结一部分层)实战

【Pytorch学习笔记】12.修改预训练模型权重参数的方法（用于对单通道灰度图使用预训练模型）

使用本地预训练模型迁移学习

【用Python学习Caffe】6. 权重预设、预训练及微调

[深度学习 - 技巧] 通过修改预训练模型权重层修改模型输出

【keras】加载VGG16模型的预训练权重

Keras预训练网络权重.h5存放位置

Tensorflow 预训练权重有选择加载参数

mmdetection 修改预训练模型权重类别数

关于Detectron库预训练模型的权重转换

研究total loss与val loss以及预训练权重

训练权重为nan

训练过程--学习率与权重衰减

预训练模型、迁移学习

预训练网络（迁移学习）

tensorflow冻结部分层，只训练某一层

pytorch权重加载以及冻结部分权重设置

【笔记】tf 模型继续训练 fineturn ：fineturn是已用于其它目标，预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练；可以加快收敛，提升速度

Lora模型【大型语言模型的低秩适应】【LoRA提议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练层（称为秩分解矩阵）。这大大减少了可训练参数的数量和GPU内存需求】

DSOD (Deeply Supervised Object Detector) 从零开始训练自己的数据------- 无ImageNet预训练权重

TensorRT+图像分类：采用ResNet18预训练权重图像分类---训练

【待看】YOLO（darknet 框架）权重文件的种类和结构：后缀“.weight”和“.backup”文件；预训练权重模型文件

[迁移学习]预训练和微调

今日推荐

周排行

教你如何约女孩子的方式去理解（TCP三次握手与四次挥手）

android按压背景

【量化小讲堂-Python&Pandas系列10】如何判断一个策略的好坏？(附代码)

编程题：利用链表实现栈

盘点47条 Allegro 使用技巧，你都知道吗？

在VMware Workstation中安装CentOS

二叉树的实现

cmake安装jsoncpp

ReactNative开发城市列表页

最全前端学习资源

每日归档

更多

2025-03-20(0)

2025-03-19(0)

2025-03-18(0)

2025-03-17(0)

2025-03-16(0)

2025-03-15(0)

2025-03-14(0)

2025-03-13(0)

2025-03-12(0)

2025-03-11(0)