Optional: frozen backbone vs full fine-tuning
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- Mezza giornata
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start in scripts/finetune.py, where the training setup and the existing full fine-tuning path live, and check how issue #37 changes it before you begin. Add a --freeze-backbone flag that trains only the classifier head, then run MobileNetV2 in both modes. Done means accuracy and epoch-time results for both modes are saved in results/.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Extra experiment for the discussion.
Files: scripts/finetune.py
Tasks
- Add
--freeze-backboneflag (train only the classifier) - Run for MobileNetV2 and compare accuracy and epoch time with full fine-tuning
Done when
Results of both modes saved in results/.
Depends on
#37
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1m
- PR unite (30g)
- 3
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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