预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节?...利用预培训的模型有几个重要的好处: 合并起来超级简单 快速实现稳定(相同甚至更好)的模型性能 不需要那么多标记数据 从转移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练语言模型，如GPT...每个人都参与其中 每一个主要的框架，如Tensorflow, Keras, PyTorch, MXNet等，都提供了预训练模型，如Inception V3, ResNet, AlexNet等，权重为：...对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 你可能会想：这怎么可能?它们不是同一种模型吗?如果在相同的条件下训练，它们不应该有相同的性能吗?...那么，当你利用这些预训练模型时，需要注意什么呢? 使用预训练模型的注意事项： 1.你的任务相似吗?您的数据有多相似?
文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面 ?
预训练权重本质上是已经训练好的模型参数。在深度学习中，模型的参数通常以一些权重矩阵和偏置向量的形式存在，这些权重和偏置是通过反向传播算法从大量的训练数据中学习得到的。...在预训练过程中，深度学习模型通过学习数据中的特征和模式来调整其参数，使其能够更好地拟合数据。...但是，随机初始化的参数可能无法充分利用预训练模型已经学习到的知识。因此，使用预训练权重可以更好地初始化神经网络的参数，从而更好地利用预训练模型学到的通用特征，加速模型训练并提高模型性能。...这是因为预训练权重是基于大规模数据集训练的深度学习模型的参数，可以为目标检测等任务提供有用的先验知识，从而加速模型的收敛速度和提高模型的性能。...选择预训练数据集：选择一个大规模数据集进行训练，例如ImageNet、COCO等。这些数据集包含大量的标注数据，可以用于训练模型的权重。 迁移学习：使用预训练模型和预训练数据集，将其应用于新的任务中。
作者：Cecelia Shao 编译：ronghuaiyang 导读 预训练模型用起来非常容易，但是你是否忽略了可能影响模型性能的细节呢?...毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...网站并搜索以下文章： 微软研究人员的算法设定 ImageNet 挑战里程碑 Microsoft 计算网络工具包提供最高效的分布式深度学习计算性能 如何安装模型 预训练模型通过安装程序作为机器学习服务器或...指定要安装的组件时，添加至少一种语言（R Server 或 Python）和预训练模型。需要语言支持。这些模型不能作为独立组件安装。 设置完成后，验证模型在您的计算机上。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。
迁移学习是一种将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上的方法。通过使用预训练模型，迁移学习可以显著减少训练时间并提高模型性能。...迁移学习的基本思想是利用在大规模数据集（如ImageNet）上训练好的模型，将其知识迁移到特定的目标任务中。迁移学习通常包括以下步骤： 加载预训练模型：使用已经在大规模数据集上训练好的模型。...实现步骤 步骤 1：导入所需库 首先，我们需要导入所需的Python库：PyTorch用于构建和训练深度学习模型，Torchvision用于加载预训练模型和数据处理。...，并在CIFAR-10数据集上应用预训练的ResNet-18模型进行图像分类。...迁移学习是一种强大的技术，能够显著减少训练时间并提高模型性能，广泛应用于各种深度学习任务中。希望本教程能够帮助你理解迁移学习的基本原理和实现方法，并启发你在实际应用中使用迁移学习解决各种问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 权重的维度保持为 2 的幂 即便是运行最先进的深度学习模型，使用最新、最强大的计算硬件，内存管理仍然在字节（byte）级别上进行。...所以，把参数保持在 64, 128, 512, 1024 等 2 的次方永远是件好事。这也许能帮助分割矩阵和权重，导致学习效率的提升。当用 GPU 运算，这变得更明显。...（weight decay） 参考：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题...L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。...系数λ就是权重衰减系数。 为什么可以给权重带来衰减 权重衰减（L2正则化）的作用 作用：权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题。
预训练的原理预训练的基本思想是，通过在无标签数据上进行训练，使深度学习模型能够学习到一些有用的特征表示。具体而言，预训练分为两个阶段：无监督预训练和监督微调。...通过预训练，深度学习模型能够从无标签数据中学习到一些通用的特征表示，然后在有标签数据上进行微调，从而提高模型的泛化性能和训练效率。...请注意，这只是一个示例，实际的使用可能需要根据具体任务和模型进行适当的修改和调整。预训练的应用预训练技术已经被广泛应用于各个领域的深度学习模型中，取得了显著的效果。...在推荐系统领域，预训练技术可以用于用户表示学习和商品表示学习，从而提高推荐效果。...预训练技术已经取得了广泛的应用，并在多个领域中取得了显著的效果。随着深度学习算法的不断发展，预训练技术将继续发挥重要的作用，为深度学习模型的训练和应用提供更多的可能性。
迁移学习的出现可能促进加速研究。我们现在可以使用构建在一个巨大的数据集上的预训练的模型，并进行优化，以在另一个数据集上实现其他任务。...迁移学习和预训练模型有两大优势： 它降低了每次训练一个新的深度学习模型的成本 这些数据集符合行业公认的标准，因此预训练模型已经在质量方面得到了审查 你可以理解为什么经过预训练的模特会大受欢迎。...预训练模型3：Text-to-Text Transfer Transformer（T5） 老实说，与其他模型相比，我在学习这个模型上获得了最大的乐趣。...但这正是我最后决定介绍它的原因。 我们常常因为几棵树木而错过森林。我们往往忘记，一个简单的调优的模型可能会获得与这些复杂的深度学习模型一样好的结果。本文的目的就是要说明这一点。...本文将这些结果与其他深度学习模型进行了实证比较，证明了该模型简单有效，并且结果说明了一切： 对于行业而言，这种模型可以被认为是一种新颖的方法，在该行业中，构建可用于生产的模型并且在指标上取得高分非常重要
不同的神经网络权重初始值会导致不同的神经网络训练结果，一个良好初始化权重可以对于神经网络的训练带来很大帮助，比如加速梯度下降(Gradient Descent)的收敛；增加梯度下降(Gradient Descent...下面以一个简单的分类问题为例，比较3种不同的神经网络权重初始化方法对训练结果的影响。...神经网络的模型已经构建好了，是如下一个三层的神经网络： LINEAR->RELU->LINEAR->RELU->LINEAR->SIGMOID 模型的训练代码如下，学习率(learning_rate)默认为...2.不同权重初始化方法对比 我们使用如下3层神经网络对比3种不同的初始化方法对训练结果的影响。...； 2）相同的网络模型，采用好的权重初始化方法，可以加速训练过程的收敛速度，并且可以取得更好的训练效果。
前言 模型函数 零初始化 随机初始化 He初始化 总结 参考资料 前言 良好的初始化权重有以下的好处： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的...随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...initialization -- 选择使用哪个初始化(“0”、“随机”或“He”) Returns: parameters -- 由模型学习的参数。...随机初始化 随机初始化可以打破对称，让我们随机初始化权重。在随机初始化之后，每个神经元可以继续学习其输入的不同功能。我们只是随机初始化权重参数，偏差还是继续初始化为零。...总结 最后使用一个表格的方式来总结一下我们使用三个不同的初始化方式的训练准确率。
权重初始化（weight initialization）又称参数初始化，在深度学习模型训练过程的本质是对weight（即参数 W）进行更新，但是在最开始训练的时候是无法更新的，这需要每个参数有相应的初始值...在进行权重初始化后，神经网络就可以对权重参数w不停地迭代更新，以达到较好的性能。 1.全零初始化（×） 全零初始化是我们要避免的，它无法训练网络。...因为全零初始化后，神经网络训练时，在反向传播时梯度相同，参数更新大学也一样，最后会出现输出层两个权值相同，隐层神经元参数相同，也就是说神经网络失去了特征学习的能力。...2.1.1 权重较小— \pmb{\mathcal{N}(0,0.01)} 除了前两层，后续所有层的激活值为0；此时，输入信息传递不到输出层；最终，网络得不到训练。...在2.1.1的前项传播中，信息流消失；在2.1.2的反向传播中的梯度消失了，网络是没法训练的。 那到底怎么应该初始化呢？
【导读】深度学习中有很多简单的技巧能够使我们在训练模型的时候获得最佳实践，比如权重初始化、正则化、学习率等。对于深度学习初学者来说，这些技巧往往是非常有用的。...本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及如何选择激活函数的一些技巧，以及它们对于解决梯度消失和梯度爆炸的影响。...深度学习最佳实践之权重初始化 基础和符号 考虑一个L层神经网络，它具有L-1个隐藏层和1个输出层。层L的参数（权重和偏置表示为 ? 除了权重和偏置之外，在训练过程中，还会计算以下中间变量 ?...在我们考虑在训练模型时可能导致问题的有两种情况： 1. 将所有权重初始化为0 这使得你的模型等价于线性模型。将所有权重设为0时，对 ?...在 leaky RELU的情况下，它们从不具有0梯度，因此训练会一直进行下去。 2.对于深度网络，我们可以使用启发式来根据非线性激活函数初始化权重。
BERT 使用 Masked（掩面） 语言模型（也称为 “完形填空” 任务）来实现预训练好的深度双向表征。...这些学习特征通常作为特征被用于下游模型。Peters 等人提出的 ELMo 模型将传统的 word embedding 推广至另一个维度。...最近也有研究表明在一个基于大型数据集的监督任务中迁移学习的有效性。比如在自然语言推断和机器翻译上。 现有模型的限制 语言模型预训练的优点是高效性，其提高了很多 NLP 任务的水准。...在前人的工作中，这两种方法在预训练前都有相同的目标函数，他们使用单向的语言模型来学习一般的语言表示。 作者认为现有的技术严重的限制了预训练表示的能力，对于 fine-tuning 方法来说，尤为如此。...主要的限制就是现有的模型都是单向的，这限制了可以被用于预训练的结构选择。
作者用两个语言模型的预训练权重分别初始化了seq2seq模型的encoder 与decoder，然后再用监督数据对模型进行finetune，这种做法在机器翻译和概要提取任务上大大超过了以前的纯监督模型，...他们提出了一种方法，使用两个预训练语言模型的参数来初始化seq2seq模型的encoder网络和decoder网络。...图2为预训练seq2seq模型的结构，红色为encoder部分，蓝色为decoder部分，所有方框内参数均为语言模型预训练的，而方框外的参数为随机初始化。...使用残差连接原因是高层的LSTM参数是随机初始化的，可能会导致随机的梯度对预训练好的参数造成影响。...本方法通过深层双向语言模型的内部状态来学习到词向量。所用的语言模型在一个很庞大的语料上预训练过。
深度学习中，权重的初始化选择很重要，好的初始值能够帮助避免出现局部最优解的出现。...深度学习中，basic autoencoder的过程也就对应着pre-training的过程，使用这种方法，对无label的原始数据进行编码和解码，得到的编码权重就可以作为pre-trained的比较不错的初始化权重...，也就是作为深度学习中层与层之间的初始化权重。...由于深度学习网络中神经元和权重的个数非常多，相应的模型复杂度就会很大，因此，regularization非常必要。...然后，denoising autoencoder通过引入人工噪声，训练得到初始化权重，从而使模型本身抗噪声能力更强，更具有健壮性，起到了regularization的效果。
本文我们展示了基于预训练计算机视觉模型的迁移学习的用途，并使用了keras TensorFlow抽象库。...预训练计算机视觉模型已经在大型ImageNet数据集上进行了训练，并学会了以特征向量的形式生成图像的简单表示。这里，我们将利用这个机制学习一个鸟类分类器。...首先，我们使用单个预训练深度学习模型，然后使用堆叠技术将四个不同的模型组合在一起。然后再对CUB-200数据集进行分类，这个数据集（由vision.caltech提供）包括200种被选中的鸟类图像。...综上所述，本文描述了利用多个预训练模型作为特征提取机制的方法，以及使用stacking算法将它们结合起来用于图像分类的方法。这种方法简单，易于实现，而且几乎会产生出人意料的好结果。...[1]深度学习模型通常是在GPU上训练，如果您使用的是低端笔记本GPU，可能不适合运行我们这里使用的一些模型，因为会导致内存溢出异常，如果是这样，那么您应该强制TensorFlow运行CPU上的所有内容
) 方法二 .to(device) 前言 在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。...这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的，而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的，所以需要保留这些信息，另外还需要保留迭代的次数和学习率。...(pretrained=True)就调用了densenet169的预训练模型。...而且不仅仅是分类的模型，语义分割、量化、对象检测、实例分割和人物关键点检测等等。在这里都能找到 4.模型的冻结 在迁移学习或训练新的复杂模型时，加载部分模型是常见的情况。...5.模型的特殊加载方式和加载技巧 例1：加载预训练模型,并去除需要再次训练的层 注意：需要重新训练的层的名字要和之前的不同。
而OpenCV最近一次版本更新，为我们带来了更好的深度学习支持，在OpenCV中使用预训练的深度学习模型变得非常容易。...这篇文章就展示了如何用ImageNet上预训练的深度学习模型来识别图像。...用OpenCV 3.3，可以很好地利用深度学习预训练模型，将它们作为分类器。...用OpenCV和深度学习给图像分类 接下来，我们来学习如何用Python、OpenCV和一个预训练过的Caffe模型来进行图像识别。...下文用到的深度学习模型是在ImageNet上预训练过的GoogleLeNet。
1、为什么需要权重初始化？ ① 为了使神经网络在合理的时间内收敛 ② 为了尽量避免在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出梯度出现爆炸或消失。 2、如何进行初始化？...因此，这些参数在使用基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。这样所有隐层的单元都是对称的了，很难学到什么有效的信息，之后的迭代也是如此。 所以权重初始化不能将权重参数全部初始化为0，应打破这种对称性。...③如果参数都初始化为较大的值，很显然容易使得输出落入饱和区。 所以合理的初始化时比较重要的，一般采用随机的初始化。...3、常见的几种初始化方式 ①、均匀分布初始化： 将参数初始化为 均匀分布U(a,b) 上的随机值，pytorch的实现方案： torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=...初始化方案 Xavier初始化的基本思想是，若对于一层网络的输入和输出的方差尽量不变， 这样就可以避免输出趋向于0，从而避免梯度弥散情况。
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