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【中文标题】为啥预训练的深度学习模型的性能会下降？【英文标题】：Why is there a decrease in the performance of pre-trained Deep Learning models?为什么预训练的深度学习模型的性能会下降？ 【发布时间】：2017-10-02 23:13:28 【问题描述】：使用来自 Keras 的模型和权重对受感染/未受感染的 RBC（这是预训练的 DL 模型以前从未见过的）进行二元分类。我发现模型（vgg16,19,xception）的性能随着训练和验证实例数量的增加而下降。为什么？
【问题讨论】：
您是否要在最终预测中添加一个新类？输出维度增加了？ 【参考方案1】：也许它与您正在进行推理的资源管理有关，并且模型在内存中扩展，它会降低性能。这种情况会创建大量的主内存访问来执行前向传递计算，并且会发生页面错误，并且会降低性能。
希望这会有所帮助。
【讨论】：
谢谢。问题是我在微调网络以学习新功能时没有使用足够数量的 epoch。随着我增加 epoch 的数量并使用 SGD 学习率进行排列，我可以发现性能正在提高。针对新数据点更新预训练的深度学习模型
】针对新数据点更新预训练的深度学习模型【英文标题】：Updatingpre-trainedDeepLearningmodelwithrespecttonewdatapoints【发布时间】：2019-05-0613:51:54【问题描述】：以ImageNet上的图像分类为例，如何使用新数据点更新预训练模型。我已经加... 查看详情
减少用于特征生成的预训练深度学习模型的大小
】减少用于特征生成的预训练深度学习模型的大小【英文标题】：reducesizeofpretraineddeeplearningmodelforfeaturegeneration【发布时间】：2017-07-2306:35:36【问题描述】：我在Keras中使用预训练模型为一组图像生成特征：model=InceptionV3(weights=\'i... 查看详情
深度学习正则化---提前终止
提前终止??在对模型进行训练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验证集的损失变... 查看详情
《自然语言处理实战入门》深度学习----预训练模型的使用（albert）
...务。albert的使用参考文献简介bert回顾bert两阶段模式：预训练+微调BERT的总体预训练和微调程序。除了输出层，在预训练和微调中都使用相同的体系结构。相同的预训练模型参数用于初始化不同下游任务的模型。 查看详情
为啥缩放训练和测试数据后我的 SVM 的性能会下降？
】为啥缩放训练和测试数据后我的SVM的性能会下降？【英文标题】：WhydoesmySVM\'sperformancedropafterscalingthetrainingandtestdata?为什么缩放训练和测试数据后我的SVM的性能会下降？【发布时间】：2014-11-2801:30:16【问题描述】：我正在使用s... 查看详情
为啥我需要在迁移学习中预训练权重
】为啥我需要在迁移学习中预训练权重【英文标题】：WhyIneedpre-trainedweightintransferlearning为什么我需要在迁移学习中预训练权重【发布时间】：2019-06-1518:39:02【问题描述】：我正在学习使用一些预训练模型（vgg16、vgg19、...）的迁... 查看详情
手把手写深度学习(14)：如何利用官方预训练模型做微调/迁移学习？（以resnet50提取图像特征为例）
前言：对于transformer、resnet等网络较深、很难训练的模型，使用官方提供的预训练模型，然后在自己的数据集/应用场景下微调，同样能取得非常棒的效果，也是最省时省力的方法。本文以训练一个resnet50网络来提取图像特征为例... 查看详情
深度解析预训练权重的本质和作用：你真的了解它们吗？(代码片段)
文章目录🌟写在前面🌟预训练权重的本质是什么？🌟为什么要使用预训练权重？🌟预训练权重会影响模型的性能吗？🌟改进自定义模型是否需要使用预训练权重？改变了网络结构后，预... 查看详情
深度学习前沿应用图像分类fine-tuning(代码片段)
...习前沿应用】图像分类Fine-Tuning(文章目录)前言1.什么是预训练-微调模式?在计算机视觉领域，预训练-微调模式已经沿用了多年，即在大规模图片数据集预训练模型参数，然后将训练好的参数在新的小数据集任务上进行微调，从而... 查看详情
深度学习前沿应用图像分类fine-tuning(代码片段)
...习前沿应用】图像分类Fine-Tuning(文章目录)前言1.什么是预训练-微调模式?在计算机视觉领域，预训练-微调模式已经沿用了多年，即在大规模图片数据集预训练模型参数，然后将训练好的参数在新的小数据集任务上进行微调，从而... 查看详情
带有污染训练数据的深度时间序列异常检测模型的鲁棒学习
...传统方法。然而，这些深度TSAD方法通常依赖于干净的训练数据集，不受异常污染，以学习潜在动态的“正常剖面”。这个要求很重要，因为在实践中很难提供干净的数据集。此外，在没有意识到它们的鲁棒性... 查看详情
你都有哪些炼丹神器深度学习（rnn、cnn）调参的经验？
...神器可能包括：调节学习率：学习率较小可以保证模型在训练时稳定，但是训练速度较慢；学习率较大可能会使模型在训练时快速收敛，但是有可能导致过拟合。调节隐藏单元数量：隐藏单元较多可以增加模型的表示能力，但是... 查看详情
「深度学习一遍过」必修28：基于c3d预训练模型训练自己的视频分类数据集的设计与实现(代码片段)
...修篇 目录1DownLoadorClone 2数据集准备3代码调试3.1下载预训练模型3.2 配置数据集和预训练模型路径3.3修改label.txt文件3.4运行 查看详情
「深度学习一遍过」必修28：基于c3d预训练模型训练自己的视频分类数据集的设计与实现(代码片段)
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预训练模型代码深度剖析之开宗明义：新学常见误区和正确的学习姿势
最近在给新徒弟讲授预训练模型的过程中，发现了初学者的几个误区，分别是：在整个学习过程中，重理论轻代码，忽略了将论文和代码进行对齐，而由于代码中往往包括了一些论文中不曾讲到的细节，所以也未曾达到全面... 查看详情
keras深度学习实战——基于vgg19模型实现性别分类(代码片段)
...基于VGG19模型实现性别分类0.前言1.VGG19架构简介2.使用预训练VGG19模型进行性别分类2.1构建输入与输出数据2.2模型构建与训练2.3模型错误分类示例相关链接0.前言在《迁移学习》中，我们了解了利用迁移学习，只需要少量样... 查看详情
为啥我的学习率会下降，即使损失正在改善？
】为啥我的学习率会下降，即使损失正在改善？【英文标题】：Whydoesmylearningratedecrease,evenwhenlossisimproving?为什么我的学习率会下降，即使损失正在改善？【发布时间】：2020-10-0809:31:59【问题描述】：我正在GoogleColabTPU上训练我的K... 查看详情
bert：深度双向预训练语言模型
...04805BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。预训练语言模型在实践中证明对提高很多... 查看详情