如何快速简便地解决图像分类问题呢 本文通过使用Keras及一个预训练模型的实例，教你如何通过迁移学习来解决这个问题。 深度学习正在迅速成为人工智能应用开发的主要工具。在计算机视觉 自然语言处理和语音识别等领域都已有成功的案例。 深度学习擅长解决的一个问题是图像分类。图像分类的目标是根据一组合理的类别对指定的图片进行分类。从深度学习的角度来看，图像分类问题可以通过迁移学习的方法来解决。 本文介绍了如 ...
2019-04-16 09:19 0 1044 推荐指数：
转载自：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据 ...
Sequential model 方法一、 返回原模型（不包含最后一层）的拷贝 new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1]) 方法二、 原地删除原模型的最后一层 base_model._layers.pop ...
1. BERT简介 Transformer架构的出现，是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型，其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名称所示 ...
以上示例都是人类的迁移学习的能力。 迁移学习是什么？ 所谓迁移学习，或者领域适应Domain Adaptation，一般就是要将从源领域（Source Domain）学习到的东西应用到目标领域（Target Domain）上去。源领域和目标领域之间往往有gap ...
前面用一个简单的4层卷积网络，以猫狗共25000张图片作为训练数据，经过100 epochs的训练，最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习，可以在现有训练好的模型基础上针对具体的问题进行学习训练，简化学习过程。 这里以imagenet的resnet50模型进行迁移 ...
此文转载自：https://blog.csdn.net/qq_35128926/article/details/111399679#commentBox 最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习 ...
此文转载自：https://blog.csdn.net/qq_35128926/article/details/111399679 最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习了一遍，因此将学习过程中 ...
1.什么是Bert？ Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？ 先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布 ...
