迁移学习冻结matlab
时间: 2023-10-19 19:24:56 浏览: 65
在使用Matlab进行迁移学习时,可以通过冻结权重来保持预训练模型的特征提取部分不被更新。在Matlab中,有一些函数可以用于实现这个目的。
其中,引用中的freezeWeights函数可以用于冻结网络的权重。该函数遍历网络的每一层,将学习率因子为0的属性设置为0,从而防止这些层的权重被更新。
另外,如果想要结合不同的层和连接来创建一个层图(layer graph),可以使用引用中的createLgraphUsingConnections函数。该函数可以根据给定的层和连接信息创建一个层图,方便在迁移学习中使用。
因此,通过使用freezeWeights函数来冻结权重,并使用createLgraphUsingConnections函数来创建层图,可以在Matlab中实现迁移学习的冻结操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [squeezenet的matlab代码-saktheeswarnpytorchyolocustumobjectdetection:sakthe](https://download.csdn.net/download/weixin_38559203/19693025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB对Googlenet模型进行迁移学习](https://blog.csdn.net/qq_41569159/article/details/89554485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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