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微调（finetuning）——其中包括使用基础数据集上的预训练网络以及在目标数据集中训练所有层；最常见的基本数据集是 ImageNet，它包含 120 万个图像、1000 个类别。小目标集，图像相似：当目标数据集与基础数据集相比较小，且图像相似时，建议采取冻结和训练，只训练最后一层。这在 Simpson 数据集中可以理解，原因可能是域的区别太大了：在 Im... 阅450 转1 评0 公众公开 18-02-02 01:11 |
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微调（finetuning）——其中包括使用基础数据集上的预训练网络以及在目标数据集中训练所有层；最常见的基本数据集是 ImageNet，它包含 120 万个图像、1000 个类别。小目标集，图像相似：当目标数据集与基础数据集相比较小，且图像相似时，建议采取冻结和训练，只训练最后一层。这在 Simpson 数据集中可以理解，原因可能是域的区别太大了：在 Im... 阅450 转1 评0 公众公开 18-02-02 01:11 |