fine-tuning的二三事
日常的應用中，我們會很經常遇到一個問題： 如何應用強大的model(比如ResNet)去訓練我們自己的數據？ 考慮到這樣的幾個事實: 通常我們自己的數據集都不會大(<1w) 從頭開始訓練耗時 解決方法就是fine-tuning. 方式 參考CS231的資料，有三種方式 ConvNet as fixed feature extractor. 其實這裏有兩種做法： (1) 使用最後一個fc layer
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