如何冻结某一层的神经网络 / 张生荣

pytorch如何冻结某层参数的实现

在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练,在Pytorch中的实现如下: class Model(nn.Module): def __init__(self): super( ...

需求:Resnet50做调优训练,将最后分类数目由1000改为500. 问题:网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,更改了 ...

相比于逻辑回归,在很多情况下,SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度.而传统的SVM只能适用于二分类操作,不过却可以通过核技巧(核函数),使得SVM可以应用于多分类的任务中. 本篇文章只是介绍SV ...

在PyTorch实现中,autograd会随着用户的操作,记录生成当前variable的所有操作,并由此建立一个有向无环图.用户每进行一个操作,相应的计算图就会发生改变. 更底层的实现中,图中记录了操 ...

本文实例讲述了基于Java实现的一层简单人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 先来看看笔者绘制的算法图: 2.数据类 import java.util.Arrays; public cl ...

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的--程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到--用不用是政治问题,会不会写是技术问题 ...

一.多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成:输出层.隐藏层.输出层,每层由单元组成: 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入:隐藏层的个数是 ...

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在,对于下面的一串手写图像,可以毫不费力的识别出他们是504192,轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作. 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域 ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

本笔记目的是通过tensorflow实现一个两层的神经网络.目的是实现一个二次函数的拟合. 如何添加一层网络代码如下: def add_layer(inputs, in_size, out_size ...

RNN(recurrent neural Network)循环神经网络主要用于自然语言处理(nature language processing,NLP) RNN主要用途是处理和预测序列数据 RNN ...

一.卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...

一.卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比 ...

本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍,用python构建神经网络识别手写体的一个总结. 代码主要包括两三部分: 1).数据调用和预处理 2).神经网 ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度.在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像, ...

前言在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别.目前,很多的车牌识号识别,人脸识别等都采用卷积神经网络,可以说卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大的成功.当前开源的 ...

前言本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以使用tou ...

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络. BP神经网络全部代码 https://github.com/lawl ...

本文实例为大家分享了Tensorflow实现神经网络拟合线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.利用简单的一层神经网络拟合一个函数 y = x^2 ,其中加入部分噪声作为偏置值防止拟合曲线过 ...