neural-network - 在 caffe 上使用 VGG 进行微调

Question

我正在复制 http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/finetune_flickr_style.html中的步骤

我想将网络更改为在 http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel获得的 VGG 模型

只需将模型参数替换如下就足够了吗？

./build/tools/caffe train -solver models/finetune_flickr_style/solver.prototxt -weights VGG_ISLVRC_16_layers.caffemodel -gpu 0

还是我需要调整学习率、迭代次数，即它是否带有单独的 prototxt 文件？

Answer 1

您要训练的网络权重与您用于初始化/微调的权重之间需要存在 1-1 对应关系。新旧模型的架构必须匹配。

VGG-16 的架构与 models/finetune_flickr_style/train_val.prototxt (FlickrStyleCaffeNet) 描述的模型不同。这是求解器将尝试优化的网络。即使它没有崩溃，您加载的权重在新网络中也没有任何意义。

VGG-16 网络在 Caffe 的 Model Zoo 中此页面上的 deploy.prototxt 文件中进行了描述。