finetune caffenet：train的时候accuracy很快达到1，loss值变的很小，test时准确率在0和1之间振荡，最后网络的准确率和瞎猜差不多，请问参数该怎么调结？数据量接近两千但有好多是旋转的不知道caffe的旋转不变性怎么样？
finetune：test时准确率在0和1之间振荡怎么解决，急求
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- 2022-02-13 21:36
yolov3训练：AssertionError: Model accepts 2 classes labeled from 0-1, however you labelled a class 18.
python
深度学习
目标检测
回答 1 已采纳 提问注重方法，你这一大段代码别人没时间给你看！错误提示已经很明显了，模型的cls分类是2，但是数据给的cls是30.修改一下模型的配置即可。 - 2022-07-07 15:35 Pytorch调用bertEncoderbaTypeError: forward() missing 1 required positional argument: 'attention_mask'
bert
pytorch
深度学习
回答 2 已采纳 已解决，根本原因是数据格式的问题，在使用bert_encoder之前，需要将数据格式转换为BertData()格式
- 2023-01-15 09:39回答 5 已采纳 直接在你的虚拟环境运行脚本，你那个报错是pycharm没有识别虚拟环境下的安装包而已
- 爱编程的喵喵的博客 本文主要介绍了TypeError: transformers.tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizerBase._from_pretrained() got multiple values for keyword argument ‘use_auth_token’ scripts/spider_qlora_finetune.sh: ...
- 2022-03-06 17:33回答 2 已采纳 首先，这人就是拿出来炫耀一下，竟然当真了...你这个删除算法太怪异了，一般不都是用pop_back吗？？？？ #include<iostream> #include<conio.h&
- 2022-02-25 11:25回答 2 已采纳 你好，看你的提示，应该是CV2版本问题，你看你的最后一句，你用的是4.5.5.我建议是用一下4.1.2楼上说的是对的，因为cv包升级，参数格式不一样了。你执行下这个命令。 pip uninstall
- 2023-02-04 21:41回答 2 已采纳 回答不易，求求您采纳点赞哦 这个问题是涉及到编译器的链接问题。 将COLLECT_GCC=f95替换为COLLECT_GCC=ifort 一般情况下，你可以在环境变量或者编译脚本中找到链接编译器的
- 2019-07-02 21:18wf592523813的博客 通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗 当保存模型后再加载模型去...
- 2016-10-04 23:16回答 2 已采纳 1- Short Answer: I tried many versions, the Only working version for both 32bit and 64bit go build
- 2022-04-15 16:58回答 1 已采纳 1.编码后推流，可以先把编码后的数据保存成文件，看看能不能正常播放2.ffmpeg推流，可以手动把sps和pps加上试试(一般情况下I帧自带sps和pps)
- 2022-07-13 22:40 No such file or directory: 'saved_model_weight/resnet34_pretrain_ori_low_torch_version.pth'
python
pytorch
深度学习
回答 2 已采纳 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'saved_model_weight/resnet34_pretrain_ori_lo
- 2019-03-20 08:52TensorSense的博客 文章目录一、Finetune之权值初始化第一步：保存模型参数第二步：加载模型第三步：初始化二、不同层设置不同的学习率补充： 我们知道一个良好的权值初始化，可以使收敛速度加快，甚至可以获得更好的精度。而在实际...
- 2014-11-30 18:09回答 2 已采纳 I would expect to make your entire program much faster. For example, ParseDate3, func ParseDate3(
- 2022-10-27 14:40Black_And_Black的博客 Linear probing 和 full finetune 两种微调过程的区别
- 2023-04-20 11:12zzz_979的博客 finetune和linear probing一般和预训练搭配出现，是预训练模型适配下游任务时可选的训练方式
- 2018-07-16 21:49AManFromEarth的博客 在使用pytorch进行网络训练的时候，有时候不可避免的使用迁移学习（trainsfer learning），即使用已经训练好的模型（如resnet、inception等），固定其已经训练好的网络层参数，然后进行finetune。 以下代码是以...
- 2022-09-07 08:00沉迷单车的追风少年的博客 在前面的博客《手把手写深度学习(16)：用CILP预训练模型搭建图文检索系统/以图搜图/关键词检索系统》中介绍了如何在图文检索、以图搜图、关键词检索等任务中使用CLIP。这篇博客重点讲解代码和调参技巧。
- 2023-05-29 17:55蒋含竹的博客 目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如Stanford Alpaca: 对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100 (80GB) GPUFastChat/Vicuna: 对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100 (40GB) ...
- Pengsen Ma的博客 1.Fine-tune所扮演的角色 2.Fine-tune 也可以有三种操作方式 3.不同数据集下使用微调 四、微调的注意事项 多重预训练视觉模型的迁移学习 1.迁移学习简介 迁移学习(transfer learning)通俗来讲，就是运用已有的...
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