finetune和scratch
时间: 2024-06-08 15:12:42 浏览: 229
Pytorch之finetune使用详解
finetune和scratch是神经网络训练中的两种常见方法。
"Train from scratch"(从头训练)是指在训练一个新的神经网络模型时,完全从零开始,随机初始化模型的权重,并使用训练数据集进行训练。这种方法需要较长的训练时间和大量的训练数据。
"Finetune"(微调)是指在已经训练好的模型基础上,对模型的一部分或全部进行调整。通常情况下,微调是在一个在大型数据集(如ImageNet)上预训练的模型基础上进行的。通过微调,可以在特定领域或任务上提高模型的性能,而无需从头开始训练。微调的过程中,可以使用较小的学习率,以免破坏预训练模型的权重。
阅读全文