finetune，Miranda Lambert的Fine Tune 歌词

本文目录一览

1，Miranda Lambert的Fine Tune 歌词
2，怎样用自己的数据集对caffe训练好的model进行fineture
3，如何使用matlab对vgg网络进行fine tune
4，findtuned 怎么翻译
5，如何在原有词向量的基础上finetune
6，Caffe在finetune时应该选择哪个mean

1，Miranda Lambert的Fine Tune 歌词

不明白啊 = =！

Miranda Lambert的Fine Tune 歌词

2，怎样用自己的数据集对caffe训练好的model进行fineture

建议使用已有model进行finetune，新手从头开始做经常会不收敛。进一步的话可以在现有的比较好的网络结构上进行修改，使之符合自己的需求。最难的就是从零开始设计训练网络模型。题主可以体验一下从零开始设计训练模型，但是不要陷太深。如果题主设计了很好的网络模型，欢迎分享啊根据您的数据量，强烈建议finetune

你说呢...

怎样用自己的数据集对caffe训练好的model进行fineture

3，如何使用matlab对vgg网络进行fine tune

fine-tune [英]fa?n tju:n [美]?fa?n?tun, -?tjun .vt. 调整，使有规则;对进行微调 [例句]If necessary , make adjustments to fine-tune the process..有必要的话，要对此过程进行微调。

你好！其实数据太少，觉得用神经网络不太好吧如有疑问，请追问。

如何使用matlab对vgg网络进行fine tune

4，findtuned 怎么翻译

fine-tuned直译：微调如果不是用在电视、收音机上，而是指技术或物品，是精磨细凿、千锤百炼的意思。eg. he fine-tuned the triple jump technique in gymnastics / he fine-tuned the aerodynamics of a new generation of automotive vehicles也可以指敏锐的感应、观察力。

发现-调节

你好！应该是fine-tune: 1）对收音机、电视机等进行微调；2）（用适当的调节方式）使......稳定（或改进），调整、调节仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

fine-tune 微调

5，如何在原有词向量的基础上finetune

最近正好组内做了一个文档相似度的分享。决定回答一发。首先，如果不局限于NN的方法，可以用BOW+tf-idf+LSI/LDA的体系搞定，也就是俗称的01或one hot representation。其次，如果楼主指定了必须用流行的NN，俗称word-embedding的方法，当然首推word2vec（虽然不算是DNN）。然后得到了word2vec的词向量后，可以通过简单加权/tag加权/tf-idf加权等方式得到文档向量。这算是一种方法。当然，加权之前一般应该先干掉stop word，词聚类处理一下。还有，doc2vec中的paragraph vector也属于直接得到doc向量的方法。特点就是修改了word2vec中的cbow和skip-gram模型。依据论文《Distributed Representations of Sentences and Documents》(ICML 2014)。还有一种根据句法树加权的方式，是ICML2011提出的，见论文《Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks》，后续也有多个改编的版本。当然，得到词向量的方式不局限于word2vec，RNNLM和glove也能得到传说中高质量的词向量。

期待看到有用的回答！

6，Caffe在finetune时应该选择哪个mean

1、会更新，finetune的过程相当于继续训练，跟直接训练的区别是初始化的时候：a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化（如高斯随机初始化）b. finetune是用你已经有的参数文件来初始化（就是之前训练好的caffemodel）2、嗯，这个问题有两种情况：比如有4个全连接层A->B->C->Da. 你希望C层的参数不会改变，C前面的AB层的参数也不会改变，这种情况也就是D层的梯度不往前反向传播到D层的输入blob（也就是C层的输出blob 没有得到梯度），你可以通过设置D层的propagate_down为false来做到。propagate_down的数量与输入blob的数量相同，假如你某个层有2个输入blob，那么你应该在该layer的Param里面写上两行：propagate_down : 0 # 第1个输入blob不会得到反向传播的梯度propagate_down : 0 # 第2个输入blob不会得到反向传播的梯度这样的话，你这个layer的梯度就不会反向传播啦，前面的所有layer的参数也就不会改变了b. 你希望C层的参数不会改变，但是C前面的AB层的参数会改变，这种情况，只是固定了C层的参数，C层得到的梯度依然会反向传播给前面的B层。只需要将对应的参数blob的学习率调整为0：你在layer里面加上param layer type: "InnerProduct"param lr_mult: 0 # 学习率为0，其他参数可以看caffe.proto里面的ParamSpec这个类型}param lr_mult: 0 # 学习率为0}}不知道这样说你能不能理解