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finetune,Miranda Lambert的Fine Tune 歌詞

來源:整理 時(shí)間:2024-10-22 06:05:01 編輯:智能門戶 手機(jī)版

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1,Miranda Lambert的Fine Tune 歌詞

不明白啊 = =!

Miranda Lambert的Fine Tune 歌詞

2,怎樣用自己的數(shù)據(jù)集對caffe訓(xùn)練好的model進(jìn)行fineture

建議使用已有model進(jìn)行finetune,新手從頭開始做經(jīng)常會(huì)不收斂。進(jìn)一步的話可以在現(xiàn)有的比較好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上進(jìn)行修改,使之符合自己的需求。最難的就是從零開始設(shè)計(jì)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型。題主可以體驗(yàn)一下從零開始設(shè)計(jì)訓(xùn)練模型,但是不要陷太深。如果題主設(shè)計(jì)了很好的網(wǎng)絡(luò)模型,歡迎分享啊根據(jù)您的數(shù)據(jù)量,強(qiáng)烈建議finetune
你說呢...

怎樣用自己的數(shù)據(jù)集對caffe訓(xùn)練好的model進(jìn)行fineture

3,如何使用matlab對vgg網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行fine tune

fine-tune [英]fa?n tju:n [美]?fa?n?tun, -?tjun .vt. 調(diào)整,使有規(guī)則;對進(jìn)行微調(diào) [例句]If necessary , make adjustments to fine-tune the process..有必要的話,要對此過程進(jìn)行微調(diào)。
你好!其實(shí)數(shù)據(jù)太少,覺得用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不太好吧如有疑問,請追問。

如何使用matlab對vgg網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行fine tune

4,findtuned 怎么翻譯

fine-tuned直譯:微調(diào)如果不是用在電視、收音機(jī)上,而是指技術(shù)或物品,是精磨細(xì)鑿、千錘百煉的意思。eg. he fine-tuned the triple jump technique in gymnastics / he fine-tuned the aerodynamics of a new generation of automotive vehicles也可以指敏銳的感應(yīng)、觀察力。
發(fā)現(xiàn)-調(diào)節(jié)
你好!應(yīng)該是fine-tune: 1)對收音機(jī)、電視機(jī)等進(jìn)行微調(diào);2)(用適當(dāng)?shù)恼{(diào)節(jié)方式)使......穩(wěn)定(或改進(jìn)),調(diào)整、調(diào)節(jié)僅代表個(gè)人觀點(diǎn),不喜勿噴,謝謝。
fine-tune 微調(diào)

5,如何在原有詞向量的基礎(chǔ)上finetune

最近正好組內(nèi)做了一個(gè)文檔相似度的分享。決定回答一發(fā)。首先,如果不局限于NN的方法,可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的體系搞定,也就是俗稱的01或one hot representation。其次,如果樓主指定了必須用流行的NN,俗稱word-embedding的方法,當(dāng)然首推word2vec(雖然不算是DNN)。然后得到了word2vec的詞向量后,可以通過簡單加權(quán)/tag加權(quán)/tf-idf加權(quán)等方式得到文檔向量。這算是一種方法。當(dāng)然,加權(quán)之前一般應(yīng)該先干掉stop word,詞聚類處理一下。還有,doc2vec中的paragraph vector也屬于直接得到doc向量的方法。特點(diǎn)就是修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型。依據(jù)論文《Distributed Representations of Sentences and Documents》(ICML 2014)。還有一種根據(jù)句法樹加權(quán)的方式,是ICML2011提出的,見論文《Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks》,后續(xù)也有多個(gè)改編的版本。當(dāng)然,得到詞向量的方式不局限于word2vec,RNNLM和glove也能得到傳說中高質(zhì)量的詞向量。
期待看到有用的回答!

6,Caffe在finetune時(shí)應(yīng)該選擇哪個(gè)mean

1、會(huì)更新,finetune的過程相當(dāng)于繼續(xù)訓(xùn)練,跟直接訓(xùn)練的區(qū)別是初始化的時(shí)候:a. 直接訓(xùn)練是按照網(wǎng)絡(luò)定義指定的方式初始化(如高斯隨機(jī)初始化)b. finetune是用你已經(jīng)有的參數(shù)文件來初始化(就是之前訓(xùn)練好的caffemodel)2、嗯,這個(gè)問題有兩種情況:比如有4個(gè)全連接層A->B->C->Da. 你希望C層的參數(shù)不會(huì)改變,C前面的AB層的參數(shù)也不會(huì)改變,這種情況也就是D層的梯度不往前反向傳播到D層的輸入blob(也就是C層的輸出blob 沒有得到梯度),你可以通過設(shè)置D層的propagate_down為false來做到。propagate_down的數(shù)量與輸入blob的數(shù)量相同,假如你某個(gè)層有2個(gè)輸入blob,那么你應(yīng)該在該layer的Param里面寫上兩行:propagate_down : 0 # 第1個(gè)輸入blob不會(huì)得到反向傳播的梯度propagate_down : 0 # 第2個(gè)輸入blob不會(huì)得到反向傳播的梯度這樣的話,你這個(gè)layer的梯度就不會(huì)反向傳播啦,前面的所有l(wèi)ayer的參數(shù)也就不會(huì)改變了b. 你希望C層的參數(shù)不會(huì)改變,但是C前面的AB層的參數(shù)會(huì)改變,這種情況,只是固定了C層的參數(shù),C層得到的梯度依然會(huì)反向傳播給前面的B層。只需要將對應(yīng)的參數(shù)blob的學(xué)習(xí)率調(diào)整為0:你在layer里面加上param layer type: "InnerProduct"param lr_mult: 0 # 學(xué)習(xí)率為0,其他參數(shù)可以看caffe.proto里面的ParamSpec這個(gè)類型}param lr_mult: 0 # 學(xué)習(xí)率為0}}不知道這樣說你能不能理解
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