引自官方：Transfer Learning tutorial Ng在Deeplearning.ai中讲过迁移学习适用于任务A B有相同输入 任务B比任务A有更少的数据 A任务的低级特征有助于任务B。对于迁移学习，经验规则是如果任务B的数据很小，那可能只需训练最后一层的权重。若有足够多的数据则可以重新训练网络中的所有层。如果重新训练网络中的所有参数，这个在训练初期称为预训练 pre trainin ...
2018-03-28 21:11 1 6790 推荐指数：
PyTorch 原文： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 参考文章： https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8665344.html https ...
作者：刘诗昆 链接：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/123545914 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Transfer learning 顾名思义 ...
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。 什么是迁移学习？ 迁移学习（Transfer Learning）是一种 ...
torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False, out=None) input 是一个张量，每一行的元素为非负 ...
说是实现，其实并不是我自己实现的 亮出代码：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/neural_style_transfer View Code ...
引自Pytorch tutorial： Data Loading and Processing Tutorial 这节主要介绍数据的读入与处理。 数据描述：人脸姿态数据集。共有69张人脸，每张人脸都有68个点 。可视化其中一张如下： 一.数据读取 这些图像名字与散点坐标存 ...
上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中，数据加载主要有两种方式： 1. 自定义的数据集对象。数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset。且须实现__len__()和__getitem__()两个方法。 2. 利用 ...
关于learning rate decay的问题，pytorch 0.2以上的版本已经提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函数来解决这个问题。 我在迭代的时候使用的是下面的方法。 classtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR ...
