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2024年12月04日 星期三

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罗克韦尔1746-OV32

1746-OV32

1746-OV32

就现有的传统CNN而言,这些大多属于预训练模型本身或使用这些预训练层/权值的模型。在我们的博客中,我们将首先简要概述什么是预训练模型,以及如何将其应用于图像分类任务。

现有的几种CNN模型都是由不同的研究人员针对图像分类的任务提出的,这些模型也可以作为许多其他图像分类相关任务的预训练模型。在图5中,我们可以看到如何将预训练的层合并到传统的基于CNN的架构中。

在纹理分类任务的情况下,这些预先训练的模型也可以通过迁移它们的知识,并将它们用于基于纹理的数据集。由于这些模型是为特定数据集上的图像分类任务而建立的,而我们在一些不同的数据集上使用它们进行纹理分类,我们称它们为预训练模型。进一步介绍了图像分类预训练模型的一些关键思想:

什么是预训练模型?

为了简单地定义一个预先训练的模型,我们可以将其称为由其他人训练的神经网络模型,并为特定的用例提供给其他开发人员使用。

流行的预训练模型通常是通过使用一个庞大的数据集来解决一个复杂的任务。然后,这些模型被贡献为开放源码,因此其他开发人员可以进一步构建或在他们的工作中使用这些模型。通常情况下,使用预先训练的模型来解决类似的问题是一个好主意,而预先训练的模型是为这些问题开发的。在图4中,一个模型为一个源任务训练,这个源模型已经训练(预训练模型)的权值被用于目标任务。对新开发的模型进行了一些修改,将预先训练的模型的权值进行转移,以获得预测结果。


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Fanuc A20B-2902-0070 Axis Control 02B/04B/06D/05C/10E


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Square D Sy/Max 8030/HIM-101 120V AC/DC Input Series C


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