标签：微调 增广 模型 09 动手 图像 深度 9.1 9.2
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9.1 图像增广
- 图像增广基于现有训练数据生成随机图像从而应对过拟合。
- 为了在预测时得到确定的结果，通常只将图像增广应用在训练样本上，而不在预测时使用含随机操作的图像增广。
9.1.1 常用的图像增广方法
9.1.1.1 翻转和裁剪
9.1.1.2 变化颜色
9.1.1.3 叠加多个图像增广方法
9.1.1 使用图像增广训练模型
9.2 微调
- 迁移学习将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。微调是迁移学习的一种常用技术。
- 目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数，并基于目标数据集微调这些参数。而目标模型的输出层需要从头训练。
- 一般来说，微调参数会使用较小的学习率，而从头训练输出层可以使用较大的学习率。
9.2.1 热狗识别
9.2.1.1 获取数据集
9.2.1.2 定义和初始化模型
9.2.1.3 微调模型
9.3 目标检测和边界框
9.4 锚框
padluo
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标签：微调,增广,模型,09,动手,图像,深度,9.1,9.2 来源： https://blog.csdn.net/padluo/article/details/104502362
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