resnet 预训练

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。

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ResNet是一种深度卷积神经网络，它在ImageNet数据集上取得了很好的表现。PyTorch是一种流行的深度学习框架，可以用于构建和训练神经网络。ResNet的预训练模型可以在PyTorch中使用，可以通过导入预训练模型来加速模型训练和优化。在PyTorch中，可以使用torchvision库中的预训练模型，例如resnet18、resnet34、resnet50等。这些预训练模型可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。