Transfer Learning in Computer Vision

transfer learning在image classification中有很大的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在當(dāng)我們只有很少的樣本可用于訓(xùn)練時(shí)，可以借用別人在大量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練好的weight，稍作修改，用來對(duì)我們自己的樣本的訓(xùn)練。

一個(gè)簡(jiǎn)單的示意圖如下靡狞。

當(dāng)我們的classes相比已經(jīng)訓(xùn)練好的模型的classes很小的時(shí)候，我們可以凍住(freeze)較多的層(比如只修改最后的FC層;但當(dāng)我們的classes較大時(shí)隔嫡，可能釋放的層要相對(duì)多些）甸怕。

此外, 借用transfer learning的思想，我們可以使用別人訓(xùn)練好的權(quán)重當(dāng)作我們的模型的初始化參數(shù)腮恩，用來加速訓(xùn)練過程梢杭。

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