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预软件定制训练模型Big Transfer

2020-05-22 16:20:38编辑:上上定制浏览量:124

最新全新发布的藉由大规模预训练方法,微调出能够快速转移运用其他资料集,以解决各种电脑视觉任务的预训练模型BIT(Big Transfer),强调能更有效率地应用转移图像资料集,并获得极佳的Top-5精确度。

预软件定制训练模型Big Transfer

虽然目前对电脑视觉研究人员来说,要让深度神经网路表现得越好,就需要用更多的标籤资料进行训练,以要训练CNN为例,研究人员可能需要使用OpenImages或是Places这类资料集,以上百万的标籤图像进行训练,但是对许多应用程式软件定制开发者来说有其困难度。而预训练便是一个替代的好方法,可以先以通用的资料训练模型,而在通用资料上学习到的视觉特徵,定制模型就能拿来重用在目标任务上,虽然这种方法在实践上相当有效,但在不同的环境中,模型仍无法快速地掌握新概念,取自改良语言模型BERT和T5的概念,他们认为大规模的预训练可以提高电脑视觉模型的效能。


将BERT上在语言领域所建构的方法,拿用来调整预训练的Big Transfer模型,由于预训练模型已经能够很好地理解视觉世界,因此这种简单的策略非常有效。只不过有许多超参数需要微调,运用了启发式的超参数调校方法Big Transfer-HyperRule,透过使用一些图像辨识率以及标籤范例数量等高层级的资料特徵,调整参数配置,成功将Big Transfer-HyperRule应用在20多种不同的任务中。

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