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评估预训练模型和从头开始训练模型有什么区别？
如果我想向预训练模型添加一些层，这可能吗？我假设我必须再次训练它，但是与从头开始相比，使用预训练模型是否有任何优势？
具体来说，我想使用 AlexNet 的现有 pytorch 模型来完成此操作。
最佳答案
当你说你想使用预训练模型时，这意味着该模型已经在特定数据集上进行了训练，并且你使用了该网络学习到的权重。在这种情况下，你可以通过给出模型来直接评估模型测试图像，或者使用此权重初始化网络并训练一些额外的层。预训练模型几乎总是比从头开始训练模型更好的选择，因为这些模型已经在大量图像上进行了训练(主要是在 imagenet 数据集上)模型学到的特征很可能在不同的任务中有用。
从头开始训练是使用您自己的数据集从随机权重进行训练。希望这对您有帮助，如果您有疑问，请告诉我
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！