深度学习基础--finetune

其他 2018-11-07 17:09:24 阅读次数: 0

finetune

就是用别人训练好的模型，加上我们自己的数据，来训练新的模型。finetune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。
finetune的好处在于不用完全重新训练模型，从而提高效率，因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。
在数据量不是很大的情况下，finetune会是一个比较好的选择。但是如果你希望定义自己的网络结构的话，就需要从头开始了。

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转载自blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/83819716

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