各位博主，我想请问一下，如果我们用自己的网络在image1K上训练，效果最好的权重就是平时我们所说的经典网络在一些数据集上的预训练权重对吗？可以迁移到其他的分类问题吗？
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- 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
- 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。
- 2022-09-15 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
- 2022-02-13 23:58将这些预训练权重应用于新的图像识别任务时，可以利用已学习到的特征，加速模型的训练过程，同时提高模型的性能。这是因为预训练模型已经在大量标注数据上进行了优化，能更好地捕获图像的基本特征。 在这个压缩包中...
- 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
- 2022-04-14 14:07回答 2 已采纳 因为 color font-size 你自己设置了值，会优先使用自己的值 如果 是inherit 或者自己不写值才会去继承的父级。!important确实权重最高的 但是 它只是作用于你设置的当前
- 2023-04-19 23:02回答 3 已采纳 先模糊的定义一个概念,权重 id选择器 100 类选择 10 标签选择 1 这只是一个大概的权重比例. 然后根据我们的选择器 做加法得出权重看问题1aa 在div的子标签p下从上到下看css第一
- 2023-04-19 11:24这些预训练权重可以作为起点，开发者可以根据自己的数据集进行微调，以适应特定的应用场景。 标签中的“深度学习”和“人工智能”进一步强调了这些模型基于现代机器学习技术。深度学习是人工智能的一个子领域，通过...
- 2023-02-07 22:15回答 8 已采纳 如果出现这种情况，可能是因为你的数据集和模型结构不匹配。1.检查模型是否支持你的类别数量（8个），确保num_classes参数正确。2.检查你的训练数据是否正确标注，确保训练数据类别标签与num_c
- 2022-11-09 20:15回答 2 已采纳 opt 里面没有定义 'label_smoothing' 这个属性吧，可以顺着代码返回看看， opt.label_smoothing 是怎么定义和赋值的
- 2022-04-21 22:20回答 2 已采纳 一般来说用之前的权重文件当作预训练模型是有助于提高一些准确率的，前提条件是你的新数据对于旧数据集来说是新的数据分布（除非新数据和旧数据差不多，不然增加数据量可以增大数据分布区间的）
- 2022-12-04 09:51使用预训练权重文件可以加速新任务的学习过程，尤其是当新任务与预训练任务有相似性时，可以利用迁移学习来提升模型的初始性能。在本压缩包中，`resnet50.weights`即为ResNet50的预训练权重，它包含了模型在ImageNet...
- 2023-03-24 16:29回答 2 已采纳 如果你想增加数据集数量，然后重新从头开始训练YOLOv5模型，那么建议使用预训练的权重文件yolov5s.pt。这是因为预训练的权重文件yolov5s.pt包含了YOLOv5模型在COCO数据集上的预
- 2022-03-22 23:40yolov5各子类权重 l, m, s, x
- 2022-02-22 14:02这些预训练权重使得开发者可以直接在自己的任务上使用，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 预训练权重文件（如efficientnet-b7-dcc49843.pth等）是已经在一个大型数据集（如ImageNet）上训练好的...
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