在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16。
为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone模型参数, 然后在此基础上训练检测网络, 并对backbone进行微调, 这时候就需要为backbone设置一个较小的lr。
class net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(net, self).__init__() # backbone self.backbone = ... # detect self....
在设置optimizer时, 只需要参数分为两个部分, 并分别给定不同的学习率lr。
base_params = list(map(id, net.backbone.parameters())) logits_params = filter(html" target="_blank">lambda p: id(p) not in base_params, net.parameters()) params = [ {"params": logits_params, "lr": config.lr}, {"params": net.backbone.parameters(), "lr": config.backbone_lr}, ] optimizer = torch.optim.SGD(params, momentum=config.momentum, weight_decay=config.weight_decay)
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问题内容: 我想知道是否有一种方法可以对Caffe中的不同层使用不同的学习率。我正在尝试修改预训练的模型,并将其用于其他任务。我想要的是加快对新添加的层的培训,并使受过培训的层保持较低的学习率,以防止它们变形。例如,我有一个5转换层的预训练模型。现在,我添加一个新的转换层并对其进行微调。前5层的学习率为0.00001,后5层的学习率为0.001。任何想法如何实现这一目标? 问题答案: 使用2个优化
我是使用谓词的新手,不确定我是否正确理解了它。我有一个抽象的类,其中每小时和薪水员工是分开创建的。我的问题依赖于我的类,我不确定如何检查它是否是每小时员工并返回真或假。 我需要为以下所有条件创建不同的谓词: 所有员工,仅每小时一次,仅限工资和全职。 到目前为止,我只是想先让“仅每小时”谓词正常工作,然后再找出剩下的谓词。我不确定在“p”后面加什么来检查它是哪种类型的员工。我目前拥有的是: 我还有一
在为存储在本地数据库中的数据实现搜索功能时,您将如何处理? > 每次用户输入 桌子上有200-300行。每行包含10-15列。 附言:我总是对缓存的列表执行过滤,主要是因为无论如何我都需要显示完整的列表,所以整个数据集已经被预取了。 让我们假设您不必首先显示整个列表,并且只在用户开始键入时显示,在这种情况下执行数据库查询总体上更好吗? 我只是不确定。我看见一位同事在做询问。 是的,我懒得测试数据库
我似乎无法理解学习率的价值。我得到的是下面。 我已经尝试了200个epoch的模型,并希望查看/更改学习速率。这不是正确的方法吗?
这是一个面向对象设计模式专家的问题。 假设我有一个类,负责读取/解析数据流(携带不同类型的信息包)。每个数据包都携带不同类型的信息,因此理想情况下,我会为每种类型的数据包创建一个类(,,…每个都有自己的接口)。 然后,方法将遍历流,并将类(或指向类的指针或引用)返回到相应的包类型。 你会用空指针吗?一个泛型类()可以提供一个公共(部分)接口来查询数据包的类型(这样就可以在运行时做出任何决定),怎么
我试图将预训练的BN权重从pytorch模型复制到其等效的Keras模型,但我一直得到不同的输出。 我阅读了Keras和Pytorch BN文档,我认为差异在于它们计算“平均值”和“var”的方式。 Pytorch: 平均值和标准偏差是按小批量的每个尺寸计算的 来源:Pytorch BatchNorm 因此,他们对样本进行平均。 Keras: 轴:整数,应规格化的轴(通常是特征轴)。例如,在具有d