原文:《A Survey on Transfer Learning》迁移学习研究综述 翻译

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要: 在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布。然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立。比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可 ...

2019-06-27 16:03 2 2895 推荐指数:

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迁移学习(Transfer Learning)

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 ...

Sat Jun 30 02:45:00 CST 2018 0 908
【深度学习系列】迁移学习Transfer Learning

  在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类、识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了。 什么是迁移学习?   迁移学习通俗 ...

Fri Feb 02 00:54:00 CST 2018 9 7318
迁移学习 (Transfer Learning)是什么(总结)

迁移学习 (Transfer Learning)是什么(总结) 一、总结 一句话总结: 【踩在巨人的肩膀上】:迁移学习就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里,而不是从头开始,为每特定的个任务训练一个神经网络。 举图像识别中最常见的例子,训练一个神经网络 ...

Thu Aug 20 07:27:00 CST 2020 0 698
FSL(小样本学习综述——Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning

1,引言   现在的机器学习和深度学习任务都依赖于大量的标注数据来训练,而人类的学习过程并不是这样的,人类可以利用过去学得的知识,在新的问题上只需要少量的样例就可以学得很好。FSL就是这样一个任务,期待像人类一样,能利用一些先验知识,在新的问题上只需要少量样本。 2,概述   本节给出 ...

Wed Jan 08 23:23:00 CST 2020 1 5463
 
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