From 828eeccead27c022cd54939e60d6c522bd444ded Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zeyu Chen Date: Sun, 21 Apr 2019 19:39:57 +0800 Subject: [PATCH] Update cv_finetune_turtorial.md --- docs/turtorial/cv_finetune_turtorial.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/docs/turtorial/cv_finetune_turtorial.md b/docs/turtorial/cv_finetune_turtorial.md index 5f978990..e3301dff 100644 --- a/docs/turtorial/cv_finetune_turtorial.md +++ b/docs/turtorial/cv_finetune_turtorial.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# 在PaddleHub中进行Finetune +# 图像分类Fine-tune -Finetune是[迁移学习](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/docs/transfer_learning_turtorial.md)中使用得最多的技巧。 +Fine-tune是[迁移学习](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/docs/transfer_learning_turtorial.md)中使用得最多的技巧。 其主要理念在于，通过对预训练模型进行结构和参数的`微调`来实现模型迁移，从而达到迁移学习的目的。 @@ -47,7 +47,7 @@ import paddlehub as hub import paddle.fluid as fluid ``` -接下来我们要在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Finetune，由于猫狗分类是一个图像分类任务，因此我们使用经典的resnet50作为预训练模型（PaddleHub提供了丰富的预训练模型，我们建议您尝试不同的预训练模型来获得更好的性能） +接下来我们要在PaddleHub中选择合适的预训练模型来Finetune，由于猫狗分类是一个图像分类任务，因此我们使用经典的resnet50作为预训练模型。PaddleHub提供了丰富的图像分类预训练模型，包括了最新的神经网络架构搜索类的NASNet，我们推荐您尝试不同的预训练模型来获得更好的性能。 ```python module_map = { -- GitLab