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2023年05月04日 11:04:20
sunshine_in_moon
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caffe
第乙個，微調資料的準備
微調的目的是使別人訓練好的模型更適合自己的資料，因此，微調的資料一般都是適合自己應用的資料。但是，大牛建議，在微調是不要全部使用自己的資料，應該將自己的資料和原始訓練資料混合在一起，並逐步增加自己的資料的比例，這樣效果可能會好一些。
第二個，網路的修改
微調是在已經訓練好的模型的基礎上，用自己的資料繼續訓練網路。那為什麼叫微調為網路而不是繼續訓練網路。個人覺得微調指的是可以區域性調整引數，也就是我們可以在微調是可以只調節某一層的權重，一般只調節全連線層的權重。那麼要怎樣實現這個目的呢？這就需要我們修改網路配置檔案中的lr_mult和decay_mult兩個引數，如下圖：
如果你不想改變某一層的引數，只要將這一層對應的lr_mult和decay_mult都設定成0即可。
注意：這種方式的效果可能並不好，有的大牛建議，增大最後乙個全連線層的lr_mult,如分別設定層10和20
第三個，最後乙個全連線層的修改
修改的地方有兩個：
一，我們的微調資料的種類和原始訓練資料的種類可能不同，因此我們需要將層中的引數num_ouput:你的資料型別。
二，當你修改了num_output引數後，由於與原始模型不同了，所以在載入模型時會報錯，因此這一層的權重我們就不能從模型中載入，要重新訓練。錯誤提示如下：
模型載入時是按照層的名字載入的，因此我們需要修改引數的名字，這樣這一層的權重就可以從新初始值開始訓練。
未完待續。。。。。
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