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慎用预训练深度学习模型

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。通常假定这些最终完全连接层捕获与解决新任务相关的信息。...也有一些说法，有些版本的Theano可能会忽略您的种子(有关Keras的post表单，请参阅本文)。 4.你的硬件是什么?...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中冷冻批次标准化层的问题： Keras当前实现存在的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在培训期间继续使用小批处理统计信息...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。

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使用resnet， inception3进行fine-tune出现训练集准确率很高但验证集很低的问题

不可否认的是，默认的Frozen的BN的行为在迁移学习中确实是有training这个坑存在的，个人认为fchollet的修复方法更简单一点，并且这种方式达到的效果和使用预训练网络提取特征，单独训练分类层达到的效果是一致的...在预测时，比如调用predict()和evaluate()方法或者在fit()的验证步骤中，网络将learning_phase设为0，表示测试模式。...在2.1.3及之后，当BN层被设为trainable=False时，Keras中不再更新mini batch的移动均值和方差，测试时使用的是预训练模型中的移动均值和方差，从而达到冻结的效果， But is...2.1 问题描述 2.1.3版本后，当Keras中BN层冻结时，在训练中会用mini batch的均值和方差统计值以执行归一化。...原因和2.1.3的修复原因相同，由于冻结的BN的后续层没有得到正确的训练，使用mini batch的均值和方差统计值会导致较差的结果。

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    一文看懂迁移学习：怎样用预训练模型搞定深度学习？

    尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些隐藏层时，增添多一层隐藏层将会花费巨大的计算资源。...在修改模型的过程中，我们通过会采用比一般训练模型更低的学习速率。 5. 微调模型的方法 特征提取 我们可以将预训练模型当做特征提取装置来使用。...采用预训练模型的结构 我们还可以采用预训练模型的结构，但先将所有的权重随机化，然后依据自己的数据集进行训练。 训练特定层，冻结其他层 另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分的训练。...场景二：数据集小，数据相似度不高 在这种情况下，我们可以冻结预训练模型中的前k个层中的权重，然后重新训练后面的n-k个层，当然最后一层也需要根据相应的输出格式来进行修改。...然而，因为实际数据与预训练模型的训练数据之间存在很大差异，采用预训练模型将不会是一种高效的方式。 因此最好的方法还是将预处理模型中的权重全都初始化后在新数据集的基础上重头开始训练。

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    请谨慎使用预训练的深度学习模型

    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。...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中的冻结batch normalization层的问题。...Keras当前实现的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在训练期间还是会继续使用mini-batch的统计信息。我认为当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么？...由于同样的原因，在冻结层时不应该更新mini-batch的统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层没有得到适当的训练。

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    Deep learning with Python 学习笔记（3）

    对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，在上面运行新数据，然后在输出上面训练一个新的分类器 重复使用卷积基的原因在于卷积基学到的表示可能更加通用，因此更适合重复使用 某个卷积层提取的表示的通用性...(以及可复用性)取决于该层在模型中的深度。...但出于同样的原因，这种方法不允许你使用数据增强 在顶部添加 Dense 层来扩展已有模型（即 conv_base），并在输入数据上端到端地运行整个模型 这样你可以使用数据增强，因为每个输入图像进入模型时都会经过卷积基...，所以我们需要将卷积基冻结 在 Keras 中，冻结网络的方法是将其 trainable 属性设为 False conv_base.trainable = False 使用len(model.trainable_weights...训练所添加的部分 解冻基网络的一些层 联合训练解冻的这些层和添加的部分 冻结直到某一层的方法 conv_base.trainable = True set_trainable = False

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    使用 Mobilenet 和 Keras 来做迁移学习

    本文以notebook的实例的形式讲解。首先用Mobilenet分类狗的图片，然后演示一张不能正确分类的蓝雀图片，然后用迁移学习和Mobilenet重新训练，使这张图片得到正确分类。...深度可分离卷积再将其分开成2层，一层用于过滤，另一层用于合并。上述分解显著减少了计算量和模型大小。” ?...逐点卷积和深度卷积的区别 Mobilenet的整体架构是这样的，其中包含30层： 步长2的卷积层 深度卷积 逐点卷积层使通道数翻倍 步长为2的深度卷积层 逐点卷积层使通道数翻倍等 等等 ?...保证所有权重是不可被训练(冻结)的。只训练最后几个dense层。...乌鸦 本文中的方法可被进一步扩展到更多图像类型的分类上，分类数增加抽象效果会更好。这种方法是轻量级、可快速实现的CNN迁移学习方法。当然这也取决于速度、准确度、采用的硬件以及你投入的时间。

    1.6K10

    【深度学习实战】kaggle 自动驾驶的假场景分类

    /- 训练图像 Test/ - 测试图像 模型思路 由于是要进行图像的二分类任务，因此考虑使用迁移学习，将vgg16中的卷积层和卷积层的参数完全迁移过来，不包括顶部的全连接层，自己设计适合该任务的头部结构...vgg16简介 VGG16 是由牛津大学视觉几何组（VGG）在2014年提出的卷积神经网络（CNN）。它由16个层组成，其中包含13个卷积层和3个全连接层。...其特点是使用3x3的小卷积核和2x2的最大池化层，网络深度较深，有效提取图像特征。VGG16在图像分类任务中表现优异，尤其是在ImageNet挑战中取得了良好成绩。...接着，冻结VGG16的卷积层，即通过将trainable属性设为False，使得这些层在训练过程中不进行更新。...在训练过程中，还设置了两个回调函数：ModelCheckpoint，用于保存最好的模型权重文件（best_model.keras），并且只保存验证集上表现最好的模型； EarlyStopping，用于在验证集准确率不再提升时提前停止训练

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    使用预先训练网络和特征抽取大力提升图像识别率

    神经网络在项目实践中遇到的一大问题是数据不足。...由于别人做出的网络肯定跟我们自己面对的应用场景有所区别，所以在使用时，我们必须对其进行相应改造，常用的方法有特征抽取和参数调优，我们分别就这两种方法进行深入讨论。 我们先看所谓的特征抽取。...在我们构造卷积网络时，一开始先是好几层卷积层和Max Pooling层，然后会调用Flatten()把他们输出的多维向量压扁后，传入到普通层，下面代码就是我们前几节做过的卷积网络，它的结构正如我们刚才描述的那样...我们从VGG16模型中获取了它六层卷积层，我们在调优时，让这六层卷积层中的最高2层也去学习我们的图片，于是最高两层的链路权重参数会根据我们的图片性质而更改，基本情况如下： ?...上图就是我们从VGG16拿到的卷积层，我们用自己的图片去训练修改它最高的两层，其他层次不做修改，这种只影响模型一部分的方法就叫参数调优。

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    从零开始学keras（八）

    注意，某个卷积层提取的表示的通用性（以及可复用性）取决于该层在模型中的深度。...但出于同样的原因，这种方法的计算代价比第一种要高很多。 这两种方法我们都会介绍。首先来看第一种方法的代码：保存你的数据在 conv_base 中的输出，然后将这些输出作为输入用于新模型。...在其上添加的分类器有 200 万个参数。 在编译和训练模型之前，一定要“冻结”卷积基。冻结（freeze）一个或多个层是指在训练 过程中保持其权重不变。...在 Keras 中，冻结网络的方法是将其 trainable 属性设为 False。...(1) 在已经训练好的基网络（base network）上添加自定义网络。 (2) 冻结基网络。 (3) 训练所添加的部分。 (4) 解冻基网络的一些层。 (5) 联合训练解冻的这些层和添加的部分。

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    Keras迁移学习

    迁移学习的分类 迁移学习分为三种： 第一种叫transfer learning。用于图像分类的卷积神经网络由两部分组成：从一系列卷积层和池化层开始，并以全连接的分类器结束。...第一部分称为模型的卷积基（convolutional base），即全连接层之前的卷积池化部分，特征提取就是利用预训练好的的网络模型的卷积基，运行新的数据，并在输出之上训练一个新的分类器（见图1.1）。...而最后的全连接层是与具体问题相关的高级特征，因此不太可复用。 第二种是fine tune，即微调，就是让一部分底层也参与训练。一般来说，只有在顶层的分类器已经被训练好之后，才去微调卷积基的顶层。...方法是利用Pycharm的Debug功能，查看base_model.layers中的值。...数据扩充是处理图像数据时过拟合的强大方法。 通过卷积基特征提取可以利用先前学习的特征。 作为特征提取的补充，我们可以使用微调来适应新的问题。

    1.1K11

    从cifar10分类入门深度学习图像分类（Keras）

    CNN（卷积神经网络）啦，至于CNN是什么，这里不介绍了，总之就是一种适合处理图像数据的网络层。...Keras的方便又一次体现出来，除了第一层需要我们定义输入尺寸外，后面都不再需要定义了，框架会自行判断上一层的输出尺寸就是下一层的输入尺寸。在卷积层后是一个激活函数，我们使用relu。...毕竟卷积基可能由很多个卷积层池化层组成，我们冻结接近输入端的一大部分卷积基，而同时训练靠后的一小部分卷积基和分类器，这就叫做微调（fine-tuning）。...Keras支持对部分层进行“冻结”，即不在训练时改变其既有的权重参数，只改变未被冻结的部分，这个做法在我开头推荐的《Python深度学习》书中有详细的介绍，相信Keras官网中也会有相应的例子，这里就不展开说明了...完整的代码可以看我的github 结 以上，就是用Keras实验各种模型和优化方法来训练cifar10图像分类了，我认为这是一个很好的入手深度学习图像分类的案例，而Keras也是一个很好上手的框架，在这段学习过程中我受益良多

    1.5K10

    Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类

    Keras实现 去掉Xception最后用于imagenet分类的全连接层,获取图像深度特征 输入两张图片,可能属于相同类也可能属于不同类 根据特征和标签进行多分类训练 同时以两图是否属于同一类作为二分类标签训练...遍历数据集找同类样本作为正样本效率很低,幸运的是,在每个batch中,存在同类的样本,所以我们可以通过在同一个batch中交换同类样本的位置,构造出包含正样本对的另一个输入....冻结Xception的卷积层,采用ADMM训练多分类和二分类模型....解冻Xception卷积层的最后两个block(总共有12个block,最后两个block从Xception的105层开始)继续使用SGD训练 去掉数据增广,再训练直至收敛 代码 单一Xception模型...训练: single_model.py 测试: single_model_test.py Multi loss模型 冻结训练全连接层+微调卷积层: froze_fine_tune.py Trick微调

    1.3K00

    Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

    这些层在它们的call()方法中暴露了一个training布尔参数。...8.1 卷积网络简介 我们将要深入探讨卷积网络是什么以及为什么它们在计算机视觉任务中取得如此成功的理论。...为了做到这一点，我们首先要冻结卷积基。冻结一层或一组层意味着在训练过程中阻止它们的权重被更新。如果我们不这样做，卷积基先前学到的表示将在训练过程中被修改。...因为顶部的Dense层是随机初始化的，非常大的权重更新会通过网络传播，有效地破坏先前学到的表示。 在 Keras 中，通过将其trainable属性设置为False来冻结一个层或模型。...微调包括解冻用于特征提取的冻结模型基础的顶部几层，并同时训练模型的这部分新添加部分（在本例中是全连接分类器）和这些顶部层。

    32410

    Tensorflow2——使用预训练网络进行迁移学习（Vgg16）

    这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。...微调模型是用于特征提取的冻结的卷积基，将其顶部的几层“解冻”，并将这几层和新增加的Dence层一起联合训练。...微调模型的步骤如下： 1）在已经训练好的基网络上添加自定义网络； 2）冻结基网络； 3）训练所添加的部分； 4）解冻基网络的一些层； 5）联合训练解冻的这些层和添加的部分。...微调层数需要考虑以下两点： 1.卷积基中靠近底部的层编码是更加通用的可复用特征，而靠近顶部的层编码是更加专业化的特征。微调这些更专业化的特征更加有用。微调越靠近底部的层，得到的回报越少。...#include_top:是否包含后面的全连接层 #开始使用卷积基 model=tf.keras.Sequential() model.add(covn_base) #在另一个网络中去调用这个网络

    1.6K30

    keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

    实施步骤为： 1、把训练好的模型的权重拿来,model； 2、运行，提取bottleneck feature（网络在全连接之前的最后一层激活的feature map,卷积-全连接层之间），单独拿出来...，则需要设置标签 shuffle，此时为预测场景，制作数据集，不用打乱；但是在model.fit过程中需要打乱，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。...object at 0x7f25d4456e10> . 4、遇到的问题 （1）Flatten层——最难处理的层 其中在配置网络中，我发现Flatten是最容易出现问题的Layer了。...,所有的层都应该以训练好的权重为初始值，例如，你不能将随机初始的全连接放在预训练的卷积层之上，这是因为由随机权重产生的大梯度将会破坏卷积层预训练的权重。.... 2、冻结vgg16网络的一部分参数 然后将最后一个卷积块前的卷积层参数冻结： for layer in vgg_model.layers[:25]: layer.trainable = False

    4.4K80

    深度学习中的迁移学习：应用与实践

    Inception：一种更高效的卷积网络架构，通过使用不同大小的卷积核来提高特征学习的能力。微调微调（fine-tuning）是迁移学习中至关重要的一步。...在微调过程中，我们通常将预训练模型的前几层作为固定的特征提取器，保留其权重不变，而仅训练最后一两层，使其适应新的任务。...这种方法的好处是，预训练的前几层已经学会了图像中低级别的特征，因此我们不需要从头开始学习这些特征。微调通常涉及以下几个步骤：冻结部分层：冻结模型的前几层，只训练后面的全连接层。...例如，通过迁移学习，卷积神经网络可以被用来自动识别CT图像中的异常区域，帮助医生进行疾病诊断。2. 自然语言处理迁移学习在自然语言处理（NLP）中的应用也十分广泛。...这种方法尤其在机器人控制和游戏AI等领域得到了应用。

    52210

    Keras入门必看教程（附资料下载）

    导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....Keras 是我们推荐的 Python 深度学习库, 尤其是对于初学者而言. 它很简约, 模块化的方法使建立并运行神经网络变得轻巧....你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库 深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....最后, 最后一层可以对图片进行分类, 是猫还是袋鼠. 这类深度神经网络就称为卷积神经网络. 卷积神经网络究竟是什么?...卷积神经网络的底层机制已经超过了本教程的范围, 更多请看这里. 本教程不是什么: 这不是一门深度学习的完整课程.

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    Keras入门必看教程

    导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库 深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....最后, 最后一层可以对图片进行分类, 是猫还是袋鼠. 这类深度神经网络就称为卷积神经网络. 卷积神经网络究竟是什么?...卷积神经网络的底层机制已经超过了本教程的范围, 更多请看这里. 本教程不是什么: 这不是一门深度学习的完整课程....第七步: 定义模型架构 现在, 我们就可以定义我们的模型架构了. 在实际研发工作中, 研究员会花大量的时间研究模型架构. 在这里, 为了教程的继续, 我们不会讨论理论或数学.

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