w*****r
发帖数: 197 | 1 图像应用, 很多人直接用resnet50/101, 套个头, 接着作finetune.
针对一个特定任务, 数据集也足够大, 重新train比用公版model作finetune能够讨多大
好? 谁有一手经验?
貌似现在很多大网络, 如果不用人家已有的model作基础, 根本没办法收敛? | L****8
发帖数: 3938 | 2 你要识别火星人 那就得重新训练
【在 w*****r 的大作中提到】
: 图像应用, 很多人直接用resnet50/101, 套个头, 接着作finetune.
: 针对一个特定任务, 数据集也足够大, 重新train比用公版model作finetune能够讨多大
: 好? 谁有一手经验?
: 貌似现在很多大网络, 如果不用人家已有的model作基础, 根本没办法收敛?
| x****u
发帖数: 44466 | 3 首先vgg或者resnet是专门针对imagenet设计的结构，如果自己重新train，那么超参数
也要重新寻找，耗时耗利耗钱
个人认为现在pre-trained模型已经足够牛了，微调准确率上不去这多半是别的地方的
问题。
【在 w*****r 的大作中提到】
: 图像应用, 很多人直接用resnet50/101, 套个头, 接着作finetune.
: 针对一个特定任务, 数据集也足够大, 重新train比用公版model作finetune能够讨多大
: 好? 谁有一手经验?
: 貌似现在很多大网络, 如果不用人家已有的model作基础, 根本没办法收敛?
| x****u
发帖数: 44466 | 4 不需要啊
能被人眼识别的火星人，其特征也必然包含在imagenet里面
【在 L****8 的大作中提到】
: 你要识别火星人 那就得重新训练
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