首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

带VGGFace权重的VGG模型的微调

是指在使用VGG模型进行图像识别任务时,通过加载预训练的VGGFace权重,并对模型进行微调来提高模型的性能和准确度。

VGG模型是一种经典的卷积神经网络模型,由于其结构简单、易于理解和实现,被广泛应用于图像识别任务中。VGGFace是在VGG模型的基础上,通过大规模人脸数据集进行训练得到的权重,具有更好的人脸识别能力。

微调是指在已经训练好的模型基础上,通过调整模型的部分参数来适应新的任务。在带VGGFace权重的VGG模型的微调中,我们可以保留VGG模型的大部分参数,只调整最后几层全连接层的参数,以适应特定的人脸识别任务。

带VGGFace权重的VGG模型的微调具有以下优势:

  1. 提高模型性能:通过加载VGGFace权重,可以利用预训练的权重参数,使得模型具有更好的初始状态,从而提高模型的性能和准确度。
  2. 加速训练过程:由于VGGFace权重已经在大规模数据集上进行了训练,因此可以减少微调过程中的训练时间,加速模型的收敛速度。
  3. 适应人脸识别任务:VGGFace权重是在人脸数据集上进行训练得到的,因此带VGGFace权重的VGG模型的微调特别适用于人脸识别任务,可以提高人脸识别的准确度和鲁棒性。

带VGGFace权重的VGG模型的微调适用于以下应用场景:

  1. 人脸识别:通过微调VGG模型,可以实现对人脸图像的识别和验证,例如人脸门禁系统、人脸支付等。
  2. 人脸表情识别:通过微调VGG模型,可以实现对人脸表情的识别,例如情感分析、虚拟角色表情控制等。
  3. 人脸属性分析:通过微调VGG模型,可以实现对人脸属性的分析,例如年龄识别、性别识别、人种识别等。

腾讯云提供了一系列与人工智能相关的产品,可以用于支持带VGGFace权重的VGG模型的微调,包括:

  1. 人脸识别:腾讯云人脸识别API提供了人脸检测、人脸比对、人脸搜索等功能,可以用于支持人脸识别任务。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/face
  2. 图像识别:腾讯云图像识别API提供了图像标签、场景识别、物体识别等功能,可以用于支持图像识别任务。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tii

通过使用腾讯云的人脸识别和图像识别API,结合带VGGFace权重的VGG模型的微调,可以实现更准确和高效的人脸识别应用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

解读大模型微调

实际上,可以使用预训练大型语言模型进行新任务上下文学习并进行微调。 那么,什么是上下文学习?又如何对大模型进行微调呢? 1....由于目标任务和目标领域与模型预训练数据集相似程度不同,几乎总是通过微调所有层来获得更优秀模型性能。因此,当优化模型性能时,使用预训练LLM黄金标准是更新所有层。...参数高效微调 参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用同时重复使用预训练模型。...); 更少存储空间(大部分权重可以在不同任务之间共享)。...如前所述,微调更多层通常会导致更好结果。如果想要微调更大模型,例如重新生成LLM,这些模型只能勉强适合GPU内存,该怎么办呢?人们开发了几种技术,只需训练少量参数便可通过微调提升LLM性能。

81030

PiSSA :将模型原始权重进行奇异值分解一种新微调方法

PiSSA和LoRA一样,都是基于这样前提:对模型参数改变会形成一个低秩矩阵。 这种方法通过将模型矩阵表示为两个可训练矩阵乘积,辅以一个用于错误校正残差矩阵,优化了紧凑参数空间。...但是与LoRA不同,使用PiSSA进行微调过程与完整模型过程相似,会避免无效梯度步骤和次优结果。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型多个任务比较实验中,PiSSA凭借卓越表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化微调适配器产生了更好结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型权重矩阵,以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调效果,同时保持良好参数效率。...通过大量实验,展示了PiSSA微调性能显著超过了LoRA。

17910

Python权重随机数简单实现

该方法是常用权重随机数生成方法,思路是先将权重值求和total,在0与权重和total之间获得一个随机数rd,遍历权重字典,累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时...,返回当前权重key值,示例代码如下: import random def random_weight(weight_data):     _total = sum(weight_data.values... = None     try:         _keys = weight_data.iterkeys()    # 使用Python2.x中iterkeys     except AttributeError...:         _keys = weight_data.keys()        # 使用Python3.x中keys     for _k in _keys:         _curr_sum...key             _ret = _k             break     return _ret 转入值是一个字典,key为要获得随机数据,key为其权重,如{'a': 10,

1.4K20

聊聊预训练模型微调

翻译自:Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类,处理微调在数据集上提供任何预训练模型。...必须提供唯一参数是保存训练模型目录以及checkpoint。 对于其余所有内容,可以保留默认值,这对于基本微调应该非常有效。...tokenized_datasets["validation"], data_collator=data_collator, tokenizer=tokenizer, ) 要在数据集上微调模型...,我们只需调用训练器 train() 方法: trainer.train() 这将开始微调(在 GPU 上应该需要几分钟)并每 500 步报告一次训练损失。...BERT 论文中表格报告了基本模型 F1 分数为 88.9,这是非case模型,而我们目前使用是case模型,这解释了更好结果。

41820

微调预训练 NLP 模型

针对任何领域微调预训练 NLP 模型分步指南 简介 在当今世界,预训练 NLP 模型可用性极大地简化了使用深度学习技术对文本数据解释。...不幸是,通用模型常常忽略这些微妙关系。 下表展示了从基本多语言 USE 模型获得相似性差异: 为了解决这个问题,我们可以使用高质量、特定领域数据集来微调预训练模型。...❞ 本教程重点介绍使用易于访问开源数据微调通用句子编码器 (USE) 模型。 可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...连体神经网络创建了一个“嵌入空间”,其中相关概念紧密定位,使模型能够更好地辨别语义关系。 双分支和共享权重:该架构由两个相同分支组成,每个分支都包含一个具有共享权重嵌入层。...对比损失和学习:模型学习以“对比损失”为指导,即预期输出(训练数据相似度得分)与计算出相似度之间差异。这种损失指导模型权重调整,以最大限度地减少损失并提高学习嵌入质量。

26431

传授“权重负载均衡实现算法”独家设计思路!

真实情况下,往往由于部署服务服务器性能或资源分配等原因需要我们为服务结点设置不同权重权重结点可以分配多一些流量,同时降低权重结点流量比例。...这时负载均衡就不能简单使用随机或者轮询了,需要添加对权重支持。接下来我们分析几种权重负载均衡算法,并分析一下他们优缺点: ?...例如我们规定权重范围从0到10之间,0拒绝,10放行。权重值越高,分配流量就越多。...上述伪代码中几个变量意义如下: i:当前轮询结点; n:可选择结点数量; cw:权重因子; gcd(s):权重因子每次降低步长; max(s):所有结点中最大权重值; W(si):结点Si权重值...; Si:服务结点(S0~Sn-1,共n个) 权重因子降低步长为所有结点权重最大公约数。

1.6K10

2024年大语言模型微调

对误差贡献更大权重会进行更大调整,而对误差贡献较小权重则进行较小调整。 在数据集多次迭代(或周期)中,模型持续调整其权重,逐渐接近一个可以最小化误差配置。...微调方法 LLM微调是一个监督学习过程,你需要使用一个包含标记示例数据集来更新LLM权重,以此来提升该模型处理特殊任务能力。下面介绍几种值得注意微调方法。...完全微调LLM会在监督学习过程中更新每个模型权重,而PEFT方法只会更新一部分参数。...在训练多个训练周期中,通过计算示例之间损失来更新模型权重,从而得到一个经过微调,且能够同时在多个任务上表现出色模型。多任务微调模型一个缺点是它需要大量数据。...拓展 权重(Weights):权重是定义是定义模型中不同layer之间连接强度数值。

29610

聊聊大模型微调实现及其应用

微调框架概述 模型微调有多种方式,对于入门来说,一般都是基于官方文档微调;最近发现很多开源库,其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型,简化模型微调门槛。...应用 目前绝大多数模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来,不过实现逻辑却是有多种,要么基于官方微调文档,要么基于开源微调库实现。...CareGPT 就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现医疗领域大模型。...其架构设计如下: 在其架构设计中,有两个部分比较值得关注: 微调框架集成 通过集成了微调框架,调用底层具备能力,准备多种格式数据集微调模型。...数据开放 基于开源医疗数据集,准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等;扩充基座模型领域知识能力。 总结 基于个人使用及学习角度,介绍了微调框架概述及其应用。

31010

AI: 大模型权重理解与应用

然而,对于许多人来说,理解这些大模型内部机制,尤其是它们权重(weights),仍然是一个挑战。在这篇文章中,我们将深入探讨大模型权重及其重要性。 什么是大模型权重?...权重重要性 权重模型作用类似于人类大脑中神经连接强度。不同权重组合让模型能够识别和分类各种复杂模式。...例如,在图像识别任务中,模型通过调整权重来识别图像中边缘、形状和颜色;在自然语言处理任务中,模型通过权重来理解单词之间关系和上下文。 权重初始化 在训练模型之前,权重需要被初始化。...这使得我们可以在不同项目和环境中快速应用训练好模型权重在迁移学习中应用 迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练方法。...结论 大模型权重是机器学习模型中至关重要组成部分。通过理解和调整这些权重,我们能够构建出功能强大、性能优异模型。尽管权重概念可能看似复杂,但它们实际上是模型学习和推理能力核心。

24310

Huggingface 预训练模型权重下载问题

文章转自Hugging face预训练模型 Hugging face简介 Hugging face是一个专注于NLP公司,拥有一个开源预训练模型库Transformers ,里面囊括了非常多模型例如...BERT GPT 等 模型库 官网模型地址如下:https://huggingface.co/models ?...使用Windows模型保存路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下,根据模型不同下载东西也不相同 使用Linux模型保存路径在~/.cache...存在问题 这些前提是你电脑有网络可以直接使用代码下载相应模型文件,但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中,还是以刚才 hfl/chinese-xlnet-base模型为例,直接在官网搜索模型,点击进入模型详情界面 ?

8.8K20

ReFT(表征微调):比PeFT效果更好大语言模型微调技术

这是由斯坦福大学研究人员刚刚(4月)发布在arxiv上论文,ReFT与传统基于权重微调方法大有不同,它提供了一种更高效和有效方法来适应这些大规模模型,以适应新任务和领域!...参数高效微调 PeFT 参数高效微调方法(Parameter-Efficient Fine-Tuning,PEFT)仅微调少量或额外模型参数,固定大部分预训练参数,大大降低了计算和存储成本,同时最先进...与更新模型整个参数集传统微调方法不同,ReFT通过策略性地操纵模型表示一小部分来操作,指导其行为以更有效地解决下游任务。...而ReFT方法不直接修改模型权重;它们会干预模型在向前传递期间计算隐藏表示。 2、适应机制 像LoRA和DoRA这样PEFT方法学习权重更新或模型权重矩阵低秩近似值。...然后在推理期间将这些权重更新合并到基本模型权重中,从而不会产生额外计算开销。ReFT方法学习干预,在推理过程中在特定层和位置操纵模型表示。此干预过程会产生一些计算开销,但可以实现更有效适应。

46910

LoRA:大模型低秩自适应微调模型

对于大型模型来说,重新训练所有模型参数微调变得不可行。比如GPT-3 175B,模型包含175B个参数吗,无论是微调训练和模型部署,都是不可能事。...所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA),它冻结了预先训练好模型权重,并将可训练分解矩阵注入到Transformer体系结构每一层,从而大大减少了下游任务可训练参数数量...在Transformer体系结构中,自关注模块中有四个权重矩阵(Wq、Wk、Wv、Wo), MLP模块中有两个权重矩阵。LoRA只对下游任务调整关注权重,并冻结MLP模块。...Stable Diffusion Lora首先被应用在大语言模型上,但是可能被更多人知道还是他在SD上应用: 在Stable Diffusion微调情况下,LoRA可以应用于将图像表示与描述它们提示联系起来交叉注意力层...但是使用Lora,批处理大小为2单进程训练可以在单个12GB GPU上完成(不使用xformer10GB,使用xformer6GB)。 所以Lora在图像生成领域也是非常好一个微调模型方式。

48220

ChatGLM2-6B模型微调

ChatGLM千亿模型: 该模型是为了解决大基座模型在复杂问题、动态知识、人类对齐场景不足,基于GLM-130B,引入面向对话用户反馈,进行指令微调后,得到对话机器人。...ChatGLM对话模型微调需要用到两个部分;一是已预训练模型文件,二是ChatGLM源码文件。 模型文件 在Huggingface平台下载到本地或直接用远程文件。...已预训练模型,其开发调用模式遵循Huggingface开发规范。 微调 在github上托管ChatGLM源码包中,详细介绍了基于p-tuning微调策略。...其源码模块中已经准备好了脚本文件 train.sh ,该文件包含所有相关配置参数,根据微调配置调整脚本文件,一键运行即可。 微调并执行后,会保存并生成checkpoint-xxx文件。...这就是新权重超参数。 模型部署 有两种方式用来运行微调模型: 基于Huggingface开发规范,将原模型超参数文件与微调超参数文件一起加载,并调用。

37710

奈学:传授“权重负载均衡实现算法”独家设计思路

真实情况下,往往由于部署服务服务器性能或资源分配等原因需要我们为服务结点设置不同权重权重结点可以分配多一些流量,同时降低权重结点流量比例。...接下来我们分析几种权重负载均衡算法,并分析一下他们优缺点: 一、使用随机数  设计思路如下:首先经过负载均衡后选择到一个结点,然后我们根据权重值再做一道拦截,按权重按比例放行,实现按降低结点流量效果...例如我们规定权重范围从0到10之间,0拒绝,10放行。权重值越高,分配流量就越多。...三、 轮询加权重负载策略 设计思路如下,设计一个权重因子,初始值为所有被调用结点中最大权重值。...(si):结点Si权重值; Si:服务结点(S0~Sn-1,共n个) 权重因子降低步长为所有结点权重最大公约数。

66452

【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调“Prompt”

1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理影响?之前推理时候,发现不加训练时候prompt,直接输入模型性能会变差,这个倒是可以理解。...先说一些观点,假如我们在微调一个大模型,单次实验微调所用指令微调数据集应该选取“质量高、多样性”,在训练资源充足情况可以加入数量更多,长度更大数据集。...或者有继续微调比较合适方案也可以,不损失之前模型效果(或者损失比较小),目前可以尝试Lora或者Qlora方式微调底座模型,然后将训练好Lora权重合并到原始模型,这样可以减轻多次微调模型影响...4 如何高效率微调模型 如何短时间、高效率训练出实际效果不错、综合能力比较强模型呢?...(3)另外通过实验发现,如果模型微调时候使用模板,那么推理时候应该也使用模板,否则效果会影响,直观上就是生成效果不理想,生成比较短,甚至“驴唇不对马嘴”;训练使用了英文模板,推理时候未使用提示模板情况下会出现中英文混杂现象

1.4K20

基于 Keras 对深度学习模型进行微调全面指南 Part 2

第一部分阐述微调背后动机和原理,并简要介绍常用做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG,Inception 和 ResNet 微调。...下面是如何使用脚本微调 VGG16 和 Inception-V3 模型详细演练。...该模型在验证集上达到了 7.5% 前 5 错误率,这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图: ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 脚本。...vgg_std16_model 函数第一部分是 VGG 模型结构。定义全连接层之后,我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中: ?...有时,我们希望冻结前几层权重,使它们在整个微调过程中保持不变。假设我们想冻结前 10 层权重,可以通过以下几行代码来完成: ?

1.7K30

每日论文速递 | 当缩放遇到LLM微调:数据、模型微调方法影响

为了填补这一空白,我们进行了系统实验,研究不同缩放因子,包括LLM模型大小,预训练数据大小,新微调参数大小和微调数据大小,是否以及如何影响微调性能。...我们考虑两种类型微调-全模型调整(FMT)和参数有效调整(PET,包括即时调整和LoRA),并探讨其缩放行为数据有限制度,其中LLM模型大小大大超过微调数据大小。...全模型微调(FMT)与参数高效微调(PET,包括提示调整和LoRA)缩放行为:研究者们在数据受限情况下(即LLM模型大小远大于微调数据大小)探索这两种微调方法缩放行为。...计算效率: 探索更高效微调方法,以减少计算资源消耗,特别是在大规模模型上。 模型架构影响: 研究不同模型架构(如Transformer、CNN等)对微调缩放行为影响。...实验设计:研究者们在数据受限情况下(即LLM模型大小远大于微调数据大小)探索了全模型微调(FMT)和参数高效微调(PET,包括提示调整和LoRA)缩放行为。

40110

2021年如何科学微调”预训练模型

微调”这个词并不是NLP专用名词,早在CV起飞年代,“微调”就已经被广泛使用了,当时将深度学习模型在ImageNet上预训练,然后在自己任务上“微调模型部分参数,便是当年CV模型训练常规方法...所以“微调”也像字面意思一样,对模型参数“微微”调整。 如果是随机初始化并从头开始训练网络则!=“微调”。 因此常规微调”通常也使用更小learning rate对模型进行训练。...“微调”预训练模型 我们知道微调时候存在两种情况:预训练任务和目标任务相同、不相同。...本文暂时不包含微调预训练另外2个话题:1、微调模型稳定性;2、如何高效进行微调?...后记 当然“微调”预训练模型是一个十分广泛方法,不仅限于基于“transformer“结构预训练模型微调“(本文也在以更通用角度讲解“微调”预训练模型),只是“transformers”恰好站在了这个正确时代

1.8K31
领券