MXNet中怎么實現遷移學習

在MXNet中實現遷移學習通常需要使用預訓練的模型作為基礎，并對最后幾層進行微調。以下是一個簡單的遷移學習示例：

加載預訓練的模型：

from mxnet.gluon.model_zoo import vision

pretrained_model = vision.resnet18_v2(pretrained=True)

創建一個新的全連接層來替換預訓練模型的最后一層：

import mxnet as mx

num_classes = 10  # 新數據集的類別數

finetune_net = mx.gluon.nn.HybridSequential()
with finetune_net.name_scope():
    finetune_net.add(pretrained_model.features)
    finetune_net.add(mx.gluon.nn.Dense(num_classes))

凍結預訓練模型的參數，并訓練新添加的全連接層：

for param in finetune_net.collect_params().values():
    if param.name not in ['dense0_weight', 'dense0_bias']:
        param.grad_req = 'null'

finetune_net.collect_params().initialize(mx.init.Xavier(), ctx=mx.cpu())

# 使用新數據集訓練
# ...

對預訓練模型的部分進行微調：

for param in finetune_net.collect_params().values():
    param.grad_req = 'write'

# 使用新數據集繼續微調
# ...

通過這種方式，您可以使用預訓練的模型來加速在新數據集上的訓練，并根據新任務的需求對模型進行微調。

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