在深度學習過程中澳厢，獲取數(shù)據(jù)集后囚似，在搭建自己的網(wǎng)絡(luò)之前需要進行的是微調(diào)，通過別人現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)觀察自己數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果饶唤，并在此基礎(chǔ)上，初步確定自己網(wǎng)絡(luò)的大體結(jié)構(gòu)募狂，其中微調(diào)的步驟主要有以下幾步：
1)??????獲取已有網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（prototxt）和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（caffemodel），可以從網(wǎng)上下載經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)模型與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2)??????準備好自己的數(shù)據(jù)集性穿，一般情況下轉(zhuǎn)換成為lmdb格式雷滚。
3)???????關(guān)于均值的計算需曾，可以直接用caffe中的 make_imagenet_mean.sh文件進行計算祈远，有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)種不含有這個參數(shù)。
4)??????根據(jù)的自己的需要將最后的全連接的層該為自己所需要的輸出谋减，比如是10分類，最后的output就是10逃顶，同時改變最后一層的名字，只要不與原來的相同即可以政。
5)??????最后是使用caffe的工具將fine-tuning的網(wǎng)絡(luò)跑起來進行訓(xùn)練。
下面是對微調(diào)過程中出現(xiàn)的情況的舉例說明
a)??????用lenet模型時废菱，圖片通道數(shù)不一樣抖誉，lenet使用一通道殊轴，我們的圖片是rgb三通道袒炉。這個就需要改變這個第一層卷積的名字，與原始的conv1要不一樣孽文。
b)??????在進行微調(diào)時，當輸入圖片大小不一樣時芋哭，全連接的第一層名字沒有進行修改郁副，進入全連接層的參數(shù)不一樣，需要重新命名存谎，需要修改第一層全連接的名字。
