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[問題] 同家族、不同模型間的遷移學習?
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可以試著把程式碼用網站貼出來唷 https://pastebin.com/
(如果用不到以下框架,如觀念問題請自行視情況刪除作業系統,使用工具等項目)
作業系統:win10
問題類別:DL
使用工具:python
問題內容:
板上先進大大們好
看一些文章講到當初VGG的做法是先訓練最小的VGG11然後再用遷移學習的方式讓後面更大的VGG16、VGG19等等能夠享受預訓練帶來的好處
試著做了類似的東西,結果目前自己的方法需要指定對應的各層,發現這樣非常累而且很容易出錯,不知道有沒有比較好的做法
具體點解釋目前自己的作法:
先用迴圈讀取state_dict(),然後自己慢慢算VGG13的哪一層應該要吃VGG11的哪一層的權重
最後寫了超多的if一層一層填進去,相關的部分如下:
https://pastebin.com/YCQXK75i
當然我知道用列表之類的做法應該能寫得好看一點,但我的重點不是這個,而是好奇有沒有能夠不用算或是自動算相應層的方法?
感謝
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https://i.imgur.com/h4Q0F04.jpg
9月23日 發生大事了
因為就在這天,加藤惠誕生了
https://i.imgur.com/H3RhXfJ.jpg
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