resnet 预训练
时间: 2023-10-19 12:06:49 浏览: 71
引用中提到,微调是指共同训练新添加的分类器和部分或全部卷积层,以允许我们微调基础模型中的高阶特征表示。这样做的目的是使其与特定任务相关联。在微调之前,我们需要先训练好分类器(即Linear层),否则初始训练误差可能会很大,并且会破坏卷积层学到的特征表示。具体的步骤如下:
1. 在预训练的卷积基上添加自定义层。
2. 冻结卷积基,即保持其权重不变。
3. 训练添加的分类层,使其适应特定任务。
4. 解冻卷积基的一部分或全部(通常是靠近输出部分的卷积层)。
5. 联合训练整个模型,包括卷积基和分类层。
关于resnet的预训练,引用提到了可用的预训练模型。这些模型是在Kinetics-700 (K)、Moments in Time (M)、STAIR-Actions (S)或它们的合并数据集(KM、KS、MS、KMS)上训练的。
相关问题
resnet预训练模型
ResNet是深度学习中非常重要的一个模型,它是一个深度残差网络。它可以解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸的问题,使得深层网络可以更好地训练。ResNet模型在ImageNet数据集上获得了非常好的成绩,因此在图像识别领域被广泛使用。
预训练模型是指在大规模数据集上预先训练好的模型,这些模型已经学习到了对图像、文本等数据的表征,可以被用于各种任务的迁移学习,包括图像分类、目标检测、语义分割等任务。ResNet预训练模型可以在不同的计算机视觉任务中进行微调,使得我们能够更快速地训练出高质量的模型。
resnet预训练模型的选择
选择resnet预训练模型时,可以根据以下几个因素进行考虑[^1][^2]:
1. 模型的深度:resnet预训练模型有不同的深度,如resnet18、resnet50、resnet101和resnet152。较深的模型通常具有更好的性能,但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。因此,选择模型时需要根据具体任务的要求和可用的资源进行权衡。
2. 数据集的大小:如果你的数据集较小,可以考虑选择较浅的模型,如resnet18。这是因为较浅的模型通常具有较少的参数,更容易在小数据集上进行训练,并且更不容易过拟合。
3. 预训练模型的性能:可以查看不同模型在常见的图像分类任务上的性能表现,如ImageNet数据集。通常来说,较深的模型在这些任务上表现更好,但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。
4. 可用的计算资源:较深的模型需要更多的计算资源来训练和推理。因此,选择模型时需要考虑你可用的计算资源,如GPU的数量和内存大小。
5. 推理速度要求:较深的模型通常需要更长的推理时间。如果你对推理速度有较高的要求,可以选择较浅的模型,如resnet18。
综上所述,选择resnet预训练模型时需要考虑模型的深度、数据集的大小、预训练模型的性能、可用的计算资源和推理速度要求等因素。根据具体任务的要求和可用的资源进行权衡,选择最适合的预训练模型。