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斯坦福提出 ExPLoRA 高效扩展预训练 Transformer 在无监督领域的突破 ！

参数高效微调（PEFT）技术，如低秩适应（LoRA），可以有效地将大型预训练基础模型适应到下游任务，只使用原始可训练权重的很小一部分（0.1%-10%）。...这些方法旨在基于这样的假设：对预训练模型的必要权重更新具有“低内在秩”，或者通过利用矩阵结构可以实现有效更新，使用模型可训练权重的很小一部分（0.1%-10%）将基础模型适应于下游监督学习任务。...针对DinoV2的ExPLoRA在作者的实验中，作者使用没有寄存器的DinoV2 ViT-L模型作为。作者解冻了ViT的第24块，并在所有其他块的每个注意力层的 Query 和价值矩阵上使用LoRA。...这个数据集被用作多个卫星图像基础模型的基准。 作者在表1中将作者的结果与先前的全预训练SoTA基础模型以及应用在MAE和/或DinoV2权重预训练的ViTs上的PEFT技术进行了比较。...线性检测代表冻结 Backbone 网络，然后在冻结的 Backbone 网络上训练一个线性头，这作为提取嵌入质量的一个理想指标。

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Tensorflow2——使用预训练网络进行迁移学习（Vgg16）

想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。...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。

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    利用迁移学习突破小数据集瓶颈-提升模型性能的策略与实践

    迁移学习（Transfer Learning）作为一种解决小数据集训练瓶颈的有效方法，通过将已有模型的知识迁移到新任务中，从而提高小数据集上的模型表现。...利用大规模数据集的预训练模型迁移学习的最常见方法是在大规模数据集（如ImageNet、COCO）上进行预训练，然后将预训练的模型用于小数据集的任务。...冻结部分网络层为了避免过拟合，我们可以选择“冻结”预训练模型的前几层，只微调后几层。前几层通常学习的是通用特征（如边缘、角点等），这些特征对多个任务都是有用的，而后几层则学习的是更为特定的任务特征。...许多预训练模型（如ResNet、BERT等）具有数百万甚至数十亿的参数，训练和微调这些模型需要大量的计算资源。...数据集：我们使用一个包含2000张肺部CT影像的小数据集，目标是对肺部结节进行分类。迁移学习方法：选择预训练的ResNet50模型，冻结前面几层并对最后的全连接层进行微调。

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    神经网络学习小记录-番外篇——常见问题汇总

    c、为什么要进行冻结训练与解冻训练，不进行行吗？ d、我的LOSS好大啊，有问题吗？（我的LOSS好小啊，有问题吗？） e、为什么我训练出来的模型没有预测结果？ f、为什么我计算出来的map是0？...问：为什么要冻结训练和解冻训练呀？...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。...问：为什么要冻结训练和解冻训练呀？...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。

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    探索迁移学习：通过实例深入理解机器学习的强大方法

    通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...以下是迁移学习的简要步骤： 1.选择在类似任务上表现优异的预训练模型（如VGG、ResNet、BERT等）。 2.使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）加载预训练模型。...3.冻结预训练模型的部分或全部层，以保留其学到的特征。 4.在预训练模型基础上添加新的层，以适应目标任务。 5.选择优化器、损失函数和评估指标，编译模型。...6.在目标数据集上训练模型，必要时解冻部分层进行微调。 7.使用验证集或测试集评估模型性能，并调整训练策略。 8.将经过微调和评估的模型部署到生产环境。 4....加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。

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    【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习：理论、方法与实践

    提高模型性能：在目标任务中数据稀缺或训练资源有限的情况下，迁移学习能够显著提升模型的泛化能力和预测准确性。 加快模型训练：通过迁移预训练模型的参数，可以减少模型训练时间和计算成本。...=(224, 224, 3)) # 冻结预训练模型的层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False # 构建新的分类器 model...# 解冻部分预训练模型的层 for layer in base_model.layers[-4:]: layer.trainable = True # 重新编译模型（使用较小的学习率） model.compile..., input_shape=(224, 224, 3)) # 冻结预训练模型的层 for layer in base_model.layers: layer.trainable = False...冻结预训练模型的层 for layer in base_model.layers[:-2]: layer.trainable = False # 构建新的分类器 model = models.Sequential

    2.3K20

    基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

    我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...通常的做法是使此刻的初始学习率比从头训练的初始学习率小 10 倍。 3. 还有一个常用的做法是冻结预训练网络的前几层的权重。这是因为前几层捕获了与我们的新问题相关的曲线和边缘等通用特征。...找到这些预训练模型的最好方法是用 google 搜索特定的模型和框架。但是，为了方便您的搜索过程，我将在流行框架上的常用预训练 Covnet 模型放在一个列表中。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...，Inception V3 和 ResNet TensorFlow VGG16 Inception V3 ResNet Torch LoadCaffe - 维护一个流行模型的列表，如 AlexNet 和

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    TensorFlow被曝存在严重bug，搭配Keras可能丢失权重，用户反映一个月仍未修复

    也就是说，原本需要训练的权重现在被冻结了。 让这位工程师感到不满的是，他大约一个月前在GitHub中把这个bug报告给谷歌，结果谷歌官方到现在还没有修复。 ?...：改为使用Keras子类创建模型。...为了绝对确保用函数式API和子类方法创建的模型完全相同，Gupta在每个Colab笔记本底部使用相同的输入对它们进行了推理，模型的输出完全相同。...但是，使用函数式API模型进行训练会将许多权重视为冻结，而且这些权重也没有出现在non_trainable_variables中，因此无法为这些权重解冻。...另外还有不少网友也反映，谷歌的框架不太完善，管理方式一团糟，是在让用户帮他们测试TensorFlow的bug。

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    赛尔笔记 | 自然语言处理中的迁移学习(下)

    预训练：我们将讨论无监督、监督和远程监督的预训练方法。 表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。...将输出作为特征 修改预训练模型的内部架构 初始化编码器-解码器、特定于任务的修改、适配器 4.1.1 – 结构：保持模型不变 ?...简单：在预训练的模型上添加线性层 ? 更复杂的：将模型输出作为单独模型的输入 当目标任务需要预训练嵌入中所没有的交互时，通常是有益的 4.1.2 – 结构：修改模型内部 各种各样的原因: ?...在现有层之间添加的特定于任务的模块 只有 adapters 被训练 改变预训练权重 fine-tuning 采用预训练的权重作为下游模型参数的初始化 整个预训练的体系结构在适应阶段进行训练 4.2.2...：从上到下更新 时间上逐步更新：冻结 强度上逐步更新：改变学习速度 Progressively vs. the pretrained model 逐步更新 vs 预训练模型：正则化 优化：冻结 主要直觉

    1.2K00

    Deep learning with Python 学习笔记（3）

    本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。...预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络，之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型...第一部分叫作模型的卷积基(convolutional base)。...所以如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基 可以从 keras.applications 模块中导入一些内置的模型如 Xception...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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    从零开始，半小时学会PyTorch快速图片分类

    目标读者：任何研究图像识别、或对此领域感兴趣的初学者 教程目录： 数据提取 数据可视化 模型训练 结果解释 模型层的冻结和解冻 微调 教程所使用的Jupyter notebook： https://github.com...模型训练 cnn_learner 使用来自给定架构的预训练模型构建CNN学习器、来自预训练模型的学习参数用于初始化模型，允许更快的收敛和高精度。我们使用的CNN架构是ResNet34。...在默认情况下，在fastai中，使用预训练的模型对较早期的层进行冻结，使网络只能更改最后一层的参数，如上所述。...超收敛精度测试与Cifar-10上具有相同架构模型的典型训练机制 揭晓真相的时刻到了 在选择了网络层的判别学习率之后，就可以解冻模型，并进行相应的训练了。...第二个策略在数据集较小，但与预训练模型的数据集不同，或者数据集较大，但与预训练模型的数据集相似的情况下也很常见。

    1.4K30

    Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

    （如第八章中将学习的卷积层）时，这是一个相当常见的调试工作流程。...许多其他图像分类模型（都在 ImageNet 数据集上预训练）都作为 keras.applications 的一部分可用： Xception ResNet MobileNet EfficientNet...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。...因此，微调网络的步骤如下： 在已经训练好的基础网络上添加我们的自定义网络。 冻结基础网络。 训练我们添加的部分。 解冻基础网络中的一些层。...让我们继续进行第四步：我们将解冻我们的conv_base，然后冻结其中的各个层。

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    赛尔笔记 | 自然语言处理中的迁移学习(下)

    表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。 调整：在这个部分，我们将介绍几种调整这些表示的方法，包括特征提取和微调。...将输出作为特征 修改预训练模型的内部架构 初始化编码器-解码器、特定于任务的修改、适配器 4.1.1 – 结构：保持模型不变 ?...简单：在预训练的模型上添加线性层 ? 更复杂的：将模型输出作为单独模型的输入 当目标任务需要预训练嵌入中所没有的交互时，通常是有益的 4.1.2 – 结构：修改模型内部 各种各样的原因: ?...在现有层之间添加的特定于任务的模块 只有 adapters 被训练 改变预训练权重 fine-tuning 采用预训练的权重作为下游模型参数的初始化 整个预训练的体系结构在适应阶段进行训练 4.2.2...：从上到下更新 时间上逐步更新：冻结 强度上逐步更新：改变学习速度 Progressively vs. the pretrained model 逐步更新 vs 预训练模型：正则化 优化：冻结 主要直觉

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    Zipper: 一种融合多种模态的多塔解码器架构

    在跨模态任务（如自动语音识别）中，冻结文本骨干网络几乎不会导致模型性能下降；在跨模态任务（如文本转语音）中，使用预训练的语音骨干网络的表现优于基线。...虽然多模态预训练具有强大的性能优势，但也存在一些问题，如添加新模态后需要从头训练新的模型，并进行超参数搜索，以确定各模态之间的最佳训练数据比例，这使得这种解决方案不适合较小的模态。...基线模型 使用扩展词汇表的单塔解码器（Single Decoder）作为基线模型，该模型将语音标记添加到预训练的文本模型中进行微调。实验在相同的ASR和TTS任务上进行比较。...本文中将语音和文本模态结合的实验表明，在冻结模态上的跨模态性能（例如，ASR任务中的文本生成）具有竞争力，在未冻结模态上的绝对WER（词错误率）降低了12个百分点（相对WER降低了40%），与传统的扩展词汇表...在允许（重新）使用强预训练的单模态模型的情况下，Zipper能够利用这些作为骨干网络，在有限的对齐数据情况下进行学习，这表明该方法在极端跨模态数据受限的场景中的有效性。

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第11章 训练深度神经网络（上）

    一个简单的解决方案是将Saver配置为仅恢复原始模型中的一部分变量。...尝试先冻结所有复制的层，然后训练模型并查看它是如何执行的。 然后尝试解冻一个或两个较高隐藏层，让反向传播调整它们，看看性能是否提高。 您拥有的训练数据越多，您可以解冻的层数就越多。...许多人为了各种不同的任务而训练机器学习模型，并且善意地向公众发布预训练模型。...特别是，它包含了大多数最先进的图像分类网络，如 VGG，Inception 和 ResNet（参见第 13 章，检查model/slim目录），包括代码，预训练模型和 工具来下载流行的图像数据集。...无监督的预训练 假设你想要解决一个复杂的任务，你没有太多的标记的训练数据，但不幸的是，你不能找到一个类似的任务训练模型。 不要失去希望！

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    宠物狗图片分类之迁移学习代码笔记

    训练过程我是将所有训练图片约20000张读入程序,而后分割出5%作为测试集.完成模型训练后去预测test1里图片的标签进而上传到官网评测.官方以错误率为评价指标....因为这里使用的迁移学习,也就是使用了预训练模型InceptionV3.InceptionV3是有自己的输入数据预处理方式的,所以这里对x_test也就是测试数据做了下预处理.其实上面的train_datagen...而后就是导入IncepV3的预训练模型.这里设置weights='imagenet'也就是说导入的模型有训练好的权重,并且这个权重是从imagenet里训练得到的.include_top=False指的是不包含最后的全连接输出层...而后就需要先训练我们刚才加的那几层了.这是迁移学习里的一个技巧,也就是我们会先冻结网络一部分去训练另外一部分,这里因为整个网络前面是InceptionV3的预训练权重,我们认为应该不错,而后面是我们自己加的层是随机初始化的...finetune 那么后面就是finetune了,这也是迁移学习里最重要的一步.顾名思义就是一点一点去拟合.一般我们是要看下整个网络结构,而后从后往前开始,先放开一部分层,冻结前面的,使用数据来训练后面的这几层

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    从零开始学keras（八）

    如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的类别和原始任务完全不同。...下面是keras.applications 中的一部分图像分类模型（都是在 ImageNet 数据集上预训练得到的）： Xception Inception V3 ResNet50 VGG16 VGG19...对于用于特征提取的冻结的模型基，微调是指将其顶部的几层“解冻”，并将这解冻的几层和新增加的部分（本例中是全连接分类器）联合训练（见下图）。...(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。...我们继续进行第四步：先解冻 conv_base，然后冻结其中的部分层。

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    请谨慎使用预训练的深度学习模型

    毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...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。...每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。

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    使用Python实现深度学习模型：迁移学习与领域自适应教程

    本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。环境准备首先，我们需要安装一些必要的库。我们将使用TensorFlow和Keras来构建和训练我们的模型。...pip install tensorflow数据集准备我们将使用两个数据集：一个是预训练模型使用的数据集（如ImageNet），另一个是目标领域的数据集（如CIFAR-10）。...在本教程中，我们将使用CIFAR-10作为目标领域的数据集。...我们将冻结预训练模型的大部分层，只训练顶层的全连接层。...我们首先使用预训练的VGG16模型进行迁移学习，然后通过对抗性训练实现领域自适应。这些技术可以帮助我们在不同的任务和数据分布上构建更强大的深度学习模型。

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