深度学习神经网络模型微调
- 开发
- 15
-
不同数据集下使用微调
数据量 |
相似度 |
微调方向 |
少 |
高 |
修改最后几层或最终的softmax层 |
少 |
低 |
冻结预训练模型的初始层 |
大 |
低 |
重新训练 |
大 |
高 |
原有模型基础上所有权重更新 |
微调的方式
- 换数据源
- 针对K层重新训练
- K层的权重和shape调整
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46035550/article/details/137472362
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