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The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks
目录概动机算法一些实验结果MNIST + LeNetCIFAR-10 + Conv + DropoutCIFAR-10 + VGG|ResNet + lr decay + augmentation Frankle J. and Carbin M. The lottery ticket hypothesis: finding sparse, trainable neural networks. In International Conference on Learning Represtensorflow2 运行时报错 AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘_in_graph_mode‘
原代码 variavles = [convc_net.trainable_variables + fc_net.trainable_variables] for epoch in range(30): for step, (x, y), in enumerate(db_train): with tf.GradientTape() as tape: out = convc_net(x) oAI：拿来主义——预训练网络（二）
上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法，特征提取，今天我们讨论另外一种方法，微调模型，这也是迁移学习的一种方法。 微调模型 为什么需要微调模型？我们猜测和之前的实验，我们有这样的共识，数据量越少，网络的特征节点越多，会越容易导致过拟合，这当然不是我们所希望的，但对于那些预先CNN基础三：预训练模型的微调
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。 这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务；二是无法使用图像深度学习神经网络训练技巧汇总
I. Loss not changing problems: Issue: Model predicts one of the 2 (or more) possible classes for all data it sees* Confirming issue is occurring: Method 1: accuracy for model stays around 0.5 while training (or 1/n where n is number of classes). Method