是否可以修改预训练卷积神经网络的层？

【问题标题】：Is it possible to modify layers of a pretrained convolutional neural network?是否可以修改预训练卷积神经网络的层？
【发布时间】：2018-07-06 17:44:24
【问题描述】：

评估预训练模型和从头开始训练有什么区别？

如果我想在预训练模型中添加一些层，这可能吗？我假设我将不得不再次对其进行训练，但与从头开始相比，使用预训练模型是否会带来任何优势？

具体来说，我想用 AlexNet 现有的 pytorch 模型来做这个。

【问题讨论】：

标签： image-processing machine-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

当您说要使用预训练模型时，这意味着该模型已在特定数据集上进行了训练，并且您使用了该网络学习的权重。在这种情况下，您可以通过给出模型来直接评估模型测试图像或使用此权重初始化您的网络并训练一些额外的层。预训练模型几乎总是比从头开始训练模型更好的选择，因为这些模型已经在大量图像上进行了训练（主要在 imagenet 数据集上）模型学习的特征很有可能在不同的任务中有用。

从头开始训练是使用您自己的数据集从随机权重进行训练。希望这有助于让我知道您是否有任何问题

【讨论】：