里面包含了yolov3.weights、yolov3-tiny.weights、darknet53.conv.74
通过对深度学习官方预训练模型进行微调训练,实现了一系列应用案例。这些案例充分展示了模型在图像识别、自然语言处理等领域的优异表现。通过微调训练,我们能够更好地适应具体问题的特点,提高模型的准确性和可用性
基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet预训练模型
图神经预训练,用于带有辅助信息的推荐 匿名提交的代码:带有辅助信息的推荐图神经网络预训练 介绍 利用与实体(即用户和项目)关联的辅助信息来增强推荐系统的性能已被广泛认为是重要的建模维度。 尽管许多现有
基于PaddlePaddle的优秀预训练模型工具包(180多个模型,包括图像、文本、音频和视频,易于推理和服务部署)
近年来,深度学习技术被广泛应用于各个领域,基于深度学习的预处理模型将自然语言处理带入一个新时代。预训练模型的目标是如何使预训练好的模型处于良好的初始状态,在下游任务中达到更好的性能表现。
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训练网络必备资源,在谷歌网盘里下载的,需要翻墙下载,十分费劲,稀缺资源。
中文全词覆盖(WholeWordMasking)BERT的预训练模型
伯特 ***** 2020年3月11日新产品:更小的BERT模型***** 此版本发行了24个较小的BERT模型(仅限英语,无大小写,使用WordPiece掩码进行了培训),在读物精通的 。 我们已经