请问我将yolo中的backbone用shufflenet替换以后，训练应该用哪个的预训练权重？我两个都试过了，但precision和recall基本都是从0开始的
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- 2021-06-11 18:22回答 4 已采纳 这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
- 2021-07-05 15:24回答 2 已采纳 贴个代码更能准确定位问题！ 没有传入self。类对象调用类内部函数时，会自动传入self参数，而代码中没有给self留位置，所以就会报错了。
- 2022-08-06 22:52回答 2 已采纳 这个你只能是继续问作者了,别人不清楚论文的前因没办法回答你
- 2022-05-16 19:07晴明大大的博客 很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。 注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！ 1、.pt...
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2020-09-15 21:20回答 3 已采纳 在models下面有一些pth文件就是权重，但是一般来说不直接修改权重 而是让它训练权重 有一个cfg目录下，有json，这些是超参数，可以修改的
- 2022-03-29 21:26回答 2 已采纳 不是SVC里的吗，class_weight为输入参数, fit之后有class_weight_属性
- 2022-10-08 16:19IRevers的博客 PyTorch 加载预训练权重
- 2022-09-15 19:08回答 1 已采纳 ?权重公用不是你简单的CV复制就行。1.首先就是网络结构是否一致，网络模块参数是否一致，这些不一样的话是不能直接CV复制过去就行的。2.用的检测器是yolox，那就是检测器部分可以权重共用，但是检测器
- 2023-03-04 17:04回答 1 已采纳 在Python中，可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit()函数来实现Levenberg-Marquardt拟合。该函数的 第一个参数是需要拟合的函数， 第二个参数是用于拟合的数
- 2021-06-09 10:53回答 2 已采纳 这个需要建立字典封装起来
- 2023-04-20 10:57ViperL1的博客 一种自适应pytorch预训练文件转换函数
- 2022-02-23 09:46回答 2 已采纳 不同参量对结果的影响程度，是依赖于整个神经网络的，包括权值和激活函数。最有效的办法就是归一化之后进行敏度分析
- 2022-01-03 13:32机器学习与AI生成创作的博客 知乎—吵鸡凶鸭OvO 侵删原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/446812760本篇文章将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点...
- 2023-07-12 15:56qxq_sunshine的博客 ============================ # 1/3 构建模型 resnet18_ft = models.resnet18() # 2/3 加载预训练模型的参数 # flag = 0 flag = 1 if flag: path_pretrained_model = os.path.join(BASEDIR, "..", "..", "data/...
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