✨Resnet迁移学习记录_x.view(-1, 512)✨
科技 2025-03-26 05:16:11
导读 📚今天来分享一下我在使用ResNet进行迁移学习时的一些心得！💡首先，我们都知道ResNet的强大之处在于它能很好地提取图像特征，而`.view(-1,...
📚今天来分享一下我在使用ResNet进行迁移学习时的一些心得！💡首先，我们都知道ResNet的强大之处在于它能很好地提取图像特征，而`.view(-1, 512)`这部分代码则帮助我们将模型输出重塑为适合后续处理的形状。这一步看似简单，却至关重要！🚀
在迁移学习过程中，我选择冻结了ResNet的部分参数，并只训练最后几层网络以适应自己的任务需求。这样既能节省计算资源，又能快速获得不错的效果。🎯同时，我还对数据进行了增强（Data Augmentation），比如随机裁剪、翻转等操作，让模型学会识别更多样化的输入。😄
经过多次实验与调整后，我发现模型的表现越来越稳定，准确率也逐步提升。🌟迁移学习确实是一个高效的方法，尤其对于小样本或资源有限的情况。如果你也在尝试类似的工作，不妨试试看吧！💪
深度学习 迁移学习 ResNet
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