预训练模型怎么使用 预训练模型的意义？

预训练模型的意义？

预训练模型是一种深度学习体系结构，经过训练可以对大量数据执行特定任务（例如，识别图像中的分类问题）。这种培训不容易进行，通常需要大量资源。除了许多可以使用深度学习模型的人可以使用的资源之外，我没有大量的gpu。当我们谈论预训练模型时，通常指的是在Imagenet上训练的CNN（视觉相关任务体系结构）。Imagenet数据集包含1400多万张图像，其中120万张图像被分为1000个类别（约100万张图像包含边界框和注释）。

2培训前模型的定义

那么什么是培训前模型？这是一组重量值，在训练结束时效果很好，研究人员分享给其他人使用。我们可以在深度学习lib库中找到许多有权重的库，但是最简单的方法是直接从你选择的深度学习库中获取。

现在，以上是预培训模型的标准定义。您还可以找到预先训练的模型来执行其他任务，如目标检测或姿势估计。

此外，最近研究人员已经开始突破训练前模式的界限。在自然语言处理（使用文本的模型）的上下文中，我们已经使用嵌入层一段时间了。单词嵌入是一组数字的表示，其思想是相似的单词将以某种有用的方式表达出来。例如，我们可以希望“鹰”、“鹰”和“蓝鸦”的表达有一些相似之处，而在其他方面则有所不同。Word2vec是我最喜欢的关于嵌入层的论文之一，它源于Geoffrey Hinton在20世纪80年代的论文。

keras已训练好模型，一段时间后又有新数据，如何在已有模型基础上继续做增量训练？

我也是一个菜鸟，可以用作通信。。。

在我看来，如果网络不需要调整（例如不添加新的类别），只需使用一个小的学习率来微调网络的所有数据。

如果网络结构发生变化（如增加新的类别），在前期（如conv层）固定网络参数，后期（如FC层）直接学习参数。然后放开冻结，微调大局。

如何提高keras模型预测速度？

一旦确定了keras模型，在不修改keras框架的源代码的情况下，什么都不会改变。唯一的出路是扩大GPU。

一般情况下，我们只能尝试修改模型结构、量化剪枝等方式，自行修改框架源代码，没有必要。

通常，为了加快模型的预测速度，只需加载一次模型即可。

当模型的预测时间过长时，通常采用减少卷积核、减少卷积核数、增加步长、增加池单元等方法。一些参数较少的主干也可能被替换。

或者考虑使用移动终端分离卷积和空穴卷积。

最后，默认情况下，我们的模型由floaf32的精度表示，可以适当量化。它以16位、8位甚至2位精度表示。只要模型的精度不显著降低，且满足使用场景，则是合理的。

如果您在这方面还有其他问题，请关注我，一起学习。

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