Transfer Learning in Computer Vi
作者:
海街diary | 来源:发表于
2018-02-23 23:18 被阅读20次
transfer learning在image classification中有很大的应用,主要体现在当我们只有很少的样本可用于训练时,可以借用别人在大量数据上训练好的weight,稍作修改,用来对我们自己的样本的训练。
一个简单的示意图如下。
当我们的classes相比已经训练好的模型的classes很小的时候,我们可以冻住(freeze)较多的层(比如只修改最后的FC层;但当我们的classes较大时,可能释放的层要相对多些)。
此外, 借用transfer learning的思想,我们可以使用别人训练好的权重当作我们的模型的初始化参数,用来加速训练过程。
本文标题:Transfer Learning in Computer Vi
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