Réseau de neurones
dans Statistiques
Bonjour,
Il y a quelque chose que je ne comprends pas très bien dans le "fine tuning": quand on se sert d'un "gros" réseau convolutif pré-entrainé et que l'on veut s'en servir pour notre petite base d'apprentissage,on conserve le gros réseau jusqu'aux couches "fully connected" (avant la classification) et on ajoute par exemple une couche de classification pour notre petite base. Dans ce cas, ce nouveau réseau n'a pas besoin d'être entraîné puisque l'on se sert déjà d'un réseau pré-entrainé ?
Il y a quelque chose que je ne comprends pas très bien dans le "fine tuning": quand on se sert d'un "gros" réseau convolutif pré-entrainé et que l'on veut s'en servir pour notre petite base d'apprentissage,on conserve le gros réseau jusqu'aux couches "fully connected" (avant la classification) et on ajoute par exemple une couche de classification pour notre petite base. Dans ce cas, ce nouveau réseau n'a pas besoin d'être entraîné puisque l'on se sert déjà d'un réseau pré-entrainé ?
Réponses
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Ah oui on ne réentraîne pas la partie pré entraîné: "Trainable is set to false for all other lower layers as they have already been trained (as part of the original task)"; en fait on va juste entraîné la dernière nouvelle couche; sachant que son entrée sera "l'image" par le réseau préentrâiné" des entrées (image,son) de notre petite base d'apprentissage.
Cf. http://wiki.fast.ai/index.php/Fine_tuning
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