开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

微调模型中的Keras精度差异

是指在使用Keras进行模型微调时，不同的设置和调整可能会导致模型在精度上产生差异。Keras是一个开源的深度学习库，提供了高级的神经网络API，可以方便地构建和训练深度学习模型。

在进行模型微调时，通常会使用预训练的模型作为基础，并在其上进行进一步的训练。微调模型的目的是通过调整预训练模型的权重，使其适应新的任务或数据集。在微调过程中，可能会遇到以下几个因素导致精度差异：

数据集的差异：微调模型时，使用的数据集可能与预训练模型的数据集有所不同。数据集的差异可能包括类别分布、样本数量、图像质量等方面的差异，这些差异可能会影响模型的精度。
微调层的选择：在微调模型时，可以选择冻结一部分层或全部层，只对部分层进行微调。不同的微调层选择可能会导致模型在精度上产生差异。一般来说，较低层的特征更加通用，适合冻结，而较高层的特征更加专业化，适合微调。
学习率的设置：微调模型时，需要设置学习率来控制权重的更新速度。学习率的选择可能会影响模型的收敛速度和精度。较小的学习率可能会导致收敛速度较慢，但可能获得更高的精度；较大的学习率可能会导致收敛速度较快，但可能无法达到较高的精度。
迭代次数的选择：微调模型时，需要选择适当的迭代次数来进行训练。迭代次数的选择可能会影响模型的精度。过少的迭代次数可能导致模型欠拟合，精度较低；过多的迭代次数可能导致模型过拟合，泛化能力下降。

综上所述，微调模型中的Keras精度差异可能由数据集的差异、微调层的选择、学习率的设置和迭代次数的选择等因素导致。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以获得更好的模型精度。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云深度学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/baas）

相关搜索:如何加载微调的keras模型获取Keras中微调模型的类名无精度的Keras生产模型 Keras模型在微调时变得更糟 Keras DNN预测模型的精度没有提高 Keras在加载模型后精度较低 keras中基于预训练模型权重微调的迁移学习 Keras模型具有恒定的损失和精度如何仅评估某些类的Keras模型精度 Keras模型精度较高，但预测能力较差 Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度 Keras加载的模型不具有相同的精度微调keras中的resnet解冻层 Keras模型精度从0.667开始上升到1.0 keras中输出层的小数精度迁移学习中的模型微调在Keras中使用CNN模型获得相当差的精度 Keras模型不训练图层，验证精度始终为0.5 其他模型中的Keras 1.2.2模型 Keras中的模型评估

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

理解keras中的sequential模型

keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。

3.6K5 0

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 2

翻译 | 霍晓燕校对 | 杨东旭整理 | 余杭本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。...第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。...硬件说明我强烈建议在涉及繁重计算的Covnet训练时，使用GPU加速。速度差异相当大，我们谈论的 GPU 大约几小时而 CPU 需要几天。...Keras 微调我已经实现了基于 Keras 的微调启动脚本，这些脚本存放在这个 github 页面中。...该模型在验证集上达到了 7.5% 的前 5 错误率，这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图： ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 的脚本。

1.7K3 0

基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

翻译 | 杨东旭校对 | 孟凡整理 | MY 在这篇文章中，我们将对实践中的微调做一个全面的概述，微调是深度学习中常用的方法。...我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。首先，为什么对模型进行微调？...找到这些预训练模型的最好方法是用 google 搜索特定的模型和框架。但是，为了方便您的搜索过程，我将在流行框架上的常用预训练 Covnet 模型放在一个列表中。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...在 Keras 中微调在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

1.4K1 0

Keras中创建LSTM模型的步骤

的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助概述深度学习神经网络在 Python 中很容易使用 Keras 创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...例如，对于使用精度指标编译的模型，我们可以在新数据集上对其进行如下评估： loss, accuracy = model.evaluate(X, y) 与训练网络一样，提供了详细的输出，以给出模型评估的进度...注意：由于算法或评估过程具有随机性，或数值精度的差异，您的结果可能会有所不同。考虑运行示例几次，并比较平均结果。我们可以看到序列学得很好，特别是如果我们把预测四舍五入到小数点位。...总结在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。具体来说，您了解到： 1、如何定义、编译、拟合、评估和预测 Keras 中的 LSTM 网络。

3.6K1 0

解读大模型的微调

然而，由于它不会更新模型参数以适应特定任务的微小差异，因此可能会限制其适应能力。此外，由于通常需要手动比较不同提示的质量，提示微调可能需要耗费大量人力。另一种利用纯粹的上下文学习方法的方法是索引。...虽然这种方法在以嵌入为重点的模型（如BERT）中特别常见，但也可以从生成式GPT-style模型中提取嵌入。分类模型可以是逻辑回归模型、随机森林或XGBoost ，也可以任何我们想要的模型。...在huggingface提供的PEFT工具中，可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级微调的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是： LoRA Prefix Tuning P-Tuning...然而，像前缀微调、适配器和低秩适应等技术，它们“修改”多个层，以极低的成本实现更好的预测性能。 4.RHLF 在人类反馈增强学习中，预训练模型使用监督学习和强化学习相结合进行微调。...但是，诸如基于特征的方法、上下文学习和参数高效微调技术等方法，可以在最小化计算成本和资源的同时，有效地将LLM应用到新任务中。

9043 0

预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

另一方面，我们可以仅预测第二天（或几天后）的价格值或与前一天相比第二天的价格变化，或这种差异的对数——即，我们要预测一个数字，这是一个问题回归。...神经网络架构我们将使用多层感知器作为基本模型。让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中，这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。...因此，值得使用近年来流行的 Dropout 技术为我们的模型添加更多的正则化——粗略地说，这是在学习过程中随机“忽略”一些权重，以避免神经元的共同适应（以便他们不学习相同的功能）。

5.3K5 1

聊聊预训练模型的微调

翻译自：Fine-tuning a model with the Trainer API Transformers 提供了一个 Trainer 类，处理微调在数据集上提供的任何预训练模型。...必须提供的唯一参数是保存训练模型的目录以及checkpoint。对于其余所有内容，可以保留默认值，这对于基本的微调应该非常有效。...为了从我们的模型中获得一些预测，我们可以使用 Trainer.predict() 方法： predictions = trainer.predict(tokenized_datasets["validation...为了构建我们的compute_metric()函数，我们将依赖于HuggingFace Evaluate库中的指标。...Trainer 将在多个 GPU 或 TPU 上开箱即用，并提供许多选项，例如混合精度训练（在训练参数中使用 fp16 = True）。

4642 0

LoRA大模型微调的利器

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种微调Stable Diffusion模型的训练技术。虽然我们已经有像Dreambooth和文本反转这样的训练技术。那么LoRA有什么用呢？...研究人员发现，微调这部分模型就足以实现良好的训练。交叉注意力层是下面Stable Diffusion模型架构中的黄色部分。交叉注意力层的权重以矩阵的形式排列。...矩阵只是按列和行排列的一堆数字，就像Excel电子表格上一样。LoRA模型通过将自己的权重加到这些矩阵上来微调模型。如果LoRA模型需要存储相同数量的权重，它们的文件怎么会更小呢？...实用的LoRA模型这里介绍一些在实际应用中比较实用的Lora。 add_detail 谁不想要AI图像中更多的细节？细节调整器允许你增加或减少图像中的细节。现在，你可以调整你想要的细节量。...你可以通过在提示中包含一个短语轻松地在AUTOMATIC1111中使用它们。我将在以后的文章中告诉你如何自己来训练一个LoRA模型。

2772 0

微调预训练的 NLP 模型

不幸的是，通用模型常常忽略这些微妙的关系。下表展示了从基本多语言 USE 模型获得的相似性的差异：为了解决这个问题，我们可以使用高质量的、特定领域的数据集来微调预训练的模型。...这一适应过程显着增强了模型的性能和精度，充分释放了 NLP 模型的潜力。 ❝在处理大型预训练 NLP 模型时，建议首先部署基本模型，并仅在其性能无法满足当前特定问题时才考虑进行微调。...在本教程中，我们将专注于一次（几次）学习方法与用于微调过程的暹罗架构相结合。理论框架可以通过监督学习和强化学习等各种策略来微调 ML 模型。...对比损失和学习：模型的学习以“对比损失”为指导，即预期输出（训练数据的相似度得分）与计算出的相似度之间的差异。这种损失指导模型权重的调整，以最大限度地减少损失并提高学习嵌入的质量。...然而，相似性可视化显示相似标题之间的相似性得分增强，而不同标题的相似性得分降低。总结微调预训练的 NLP 模型以进行领域适应是一种强大的技术，可以提高其在特定上下文中的性能和精度。

2943 1

如何为Keras中的深度学习模型建立Checkpoint

深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。如果运行意外停止，你可能就白干了。在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Checkpoint最佳神经网络模型如果验证精度提高的话，一个更简单的Checkpoint策略是将模型权重保存到相同的文件中。...在这种情况下，只有当验证数据集上的模型的分类精度提高到到目前为止最好的时候，才会将模型权重写入文件“weights.best.hdf5”。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。让我们开始吧。...Checkpoint最佳神经网络模型如果验证精度提高的话，一个更简单的Checkpoint策略是将模型权重保存到相同的文件中。

14.9K13 6

2024年大语言模型的微调

在微调过程中，你需要从训练数据集中选择提示，并将其传入LLM，最后由LLM生成结果。在微调阶段，当模型接触到一个针对目标任务的(新标记的)数据集时，它会计算其预测值与实际标签之间的误差或差异。...该过程使用标记数据对模型进行了更新(根据输出结果和实际结果之间的差异进行了变更)，从而提升了模型在该任务中的表现。举例说明上述过程：如果你询问一个预训练的模型"为什么天空是蓝色的?"...这种方式其实就是给模型提供一些用于某种场景的请求-响应的例子，增强其在某种场景下能力。完全微调(full fine-tuning) 在指导微调中，当所有的模型权重被更新后，此时称之为完全微调。...完全微调LLM会在监督学习过程中更新每个模型的权重，而PEFT方法只会更新一部分参数。...在将微调应用到RAG系统一文中就通过将二者结合来确定和改进模型中较弱的组件。 RAG和微调的对比如下：微调最佳实践明确定义任务定义任务是微调大语言模型的基础步骤。

3541 0

重新聚焦Attention在微调大模型中的重要性

比如下方图1(b)，我们把一个pretrained ViT迁移到下游的鸟类分类任务，却发现微调后得到的attention往往非常杂乱，这有可能会对模型在下游任务上的表现有影响。...图1：(a) 我们的方法通过重新聚焦模型的attention来大幅提升大模型在下游任务上的表现；(b) 目前的微调方法往往无法将模型的注意力集中到和下游任务有关的信息上（在这个例子里是前景的鸟）。...在这篇文章中我们发现，通过把模型的attention重新聚焦到和下游任务相关的信息上（图1(a)），我们可以大幅提高模型在下游任务的表现。...在这篇工作中，我们重新聚焦attention的方法就是，首先把预训练过的模型固定住，在上面加一个top-down attention模块，然后在下游任务上只去微调这个top-down attention...模块即可：图2：我们的方法将预训练过的模型（蓝色部分）固定住，然后在上面加一个top-down attention模块（橙色部分）并且只微调这个模块。

1161 0

keras中的keras.utils.to_categorical方法

y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。...import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl...ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""...该部分keras源码如下：def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector

1.9K1 0

Keras中的两种模型:Sequential和Model用法

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。...序列模型 Sequential 序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。...相比于序列模型只能依次线性逐层添加，通用模型能够比较灵活地构造网络结构，设定各层级的关系。...03 如果你需要为输入指定一个固定大小的batch_size（常用于stateful RNN网络），可以传递batch_size参数到一个层中，例如你想指定输入张量的batch大小是32，数据shape.../en/latest/getting_started/sequential_model/ 以上这篇Keras中的两种模型:Sequential和Model用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

2.2K4 1

keras分类模型中的输入数据与标签的维度实例

train_data和test_data都是numpy.ndarray类型，都是一维的（共25000个元素，相当于25000个list），其中每个list代表一条评论，每个list中的每个元素的值范围在...0-9999 ，代表10000个最常见单词的每个单词的索引，每个list长度不一，因为每条评论的长度不一，例如train_data中的list最短的为11，最长的为189。...注： 1.sigmoid对应binary_crossentropy，softmax对应categorical_crossentropy 2.网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量补充知识：keras输入数据的方法...：model.fit和model.fit_generator 1.第一种，普通的不用数据增强的 from keras.datasets import mnist,cifar10，cifar100 (X_train...分类模型中的输入数据与标签的维度实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

1.6K2 1

LoRA:大模型的低秩自适应微调模型

对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。...LoRA 对于预训练的权重矩阵W0，可以让其更新受到用低秩分解表示后者的约束: 在训练过程中，W0被冻结，不接受梯度更新，而A和B包含可训练参数。...这种方法的一个优点是，当部署到生产环境中时，只需要计算和存储W=W0+BA，并像往常一样执行推理。与其他方法相比，没有额外的延迟，因为不需要附加更多的层。...Stable Diffusion Lora首先被应用在大语言模型上，但是可能被更多人知道的还是他在SD上的应用：在Stable Diffusion微调的情况下，LoRA可以应用于将图像表示与描述它们的提示联系起来的交叉注意力层...但是使用Lora，批处理大小为2的单进程训练可以在单个12GB GPU上完成(不使用xformer的10GB，使用xformer的6GB)。所以Lora在图像生成领域也是非常好的一个微调模型的方式。

5812 0

聊聊大模型的微调实现及其应用

微调框架概述模型的微调有多种方式，对于入门的来说，一般都是基于官方的文档微调；最近发现很多开源库，其目的就是支持应用多种微调策略来微调模型，简化模型的微调门槛。...应用目前绝大多数的大模型都是基于基座模型(GLM、QWen、LlaMa、BaiChuan)等微调训练而来，不过实现的逻辑却是有多种，要么基于官方的微调文档，要么基于开源微调库实现。...CareGPT 就是基于开源微调库LLaMA-Factory实现的医疗领域大模型。...其架构设计如下：在其架构设计中，有两个部分比较值得关注：微调框架的集成通过集成了微调框架，调用底层具备的能力，准备多种格式的数据集微调模型。...数据开放基于开源医疗数据集，准备增量预训练预料、指令监督预料、SFT预料等等；扩充基座模型的领域知识能力。总结基于个人使用及学习的角度，介绍了微调框架的概述及其应用。

3781 0

微调︱caffe中fine-tuning模型三重天（函数详解、框架简述）+微调技巧

状态三：完全训练，分类层+之前卷积层都训练跟状态二的差异很小，当然状态三比较耗时+需要训练GPU资源，不过非常适合fine-tuning到自己想要的模型里面，预测精度相比状态二也提高不少。...num_classes代表要微调的模型原来的标签数量。 learn_all状态二与状态三主要区别，决定着是否训练卷积层。...三、三重天的状态简述前篇也有提到模型fine-tuning的时候，官方文档《Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition》中的三种微调状态...四、微调注意事项本文参考：实验 | 百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛 . 1、为什么要微调？...训练模型时，从一个图像列表中依次读取样本训练。这样的话，小类样本参与训练的机会就比大类少。训练出来的模型会偏向于大类，即大类性能好，小类性能差。

1.9K5 1

模型调参：分步骤的提升模型的精度

CIFAR-10 的分类任务是将每张图片分成青蛙、卡车、飞机等 10 个类别中的一个类别。本文主要使用基于卷积神经网络的方法（CNN）来设计模型，完成分类任务。...噪声扰动（noise）、旋转变换 / 反射变换（rotation/reflection）等，可以参考 Keras 的官方文档 [2] 。...权重衰减（weight decay）：对于目标函数加入正则化项，限制权重参数的个数，这是一种防止过拟合的方法，这个方法其实就是机器学习中的 l2 正则化方法，只不过在神经网络中旧瓶装新酒改名为 weight...由于网络层数加深，误差反传的过程中会使梯度不断地衰减，而通过跨层的直连边，可以使误差在反传的过程中减少衰减，使得深层次的网络可以成功训练，具体的过程可以参见其论文 [7]。...变化学习率通过在训练过程中递减学习率，使得模型能够更好的收敛，增加模型的拟合能力。加深网络层数和残差网络技术通过加深模型层数和解决梯度衰减问题，增加模型的拟合能力。

2.3K3 0

【LLM系列之指令微调】长话短说大模型指令微调的“Prompt”

或者有继续微调比较合适的方案也可以，不损失之前模型的效果（或者损失比较小），目前可以尝试Lora或者Qlora的方式微调底座模型，然后将训练好的Lora权重合并到原始模型，这样可以减轻多次微调对模型的影响...2 常见指令微调模板通过观测一些排行榜靠前和主流指令微调数据集，笔者总结一些常见的指令微调的Prompt：常见的是stanford_alpaca中模板 PROMPT_DICT = { "prompt_input...这种方式充分利用了模型并行计算的优势，训练更加高效，且多轮对话中的每个target部分都参与了训练，训练更充分。...从指令微调数据集处理工作上，个人认为可以从以下方式进行：（1）事先准备多种高质量的指令微调数据集，每个数据集尽量保持差异性。那高质量如何定义呢？...我们可以从一些效果不错的模型收集它们训练使用的指令数据集（2）笔者在实验过程中，发现加入多伦对话的数据有助于提升模型生成能力，如果仅用单轮对话或者单轮指令训练出的模型生成长度可能偏短。

1.6K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭