介绍 1.什么时候需要进行迁移学习 　　目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同。然而这在现实世界中却时常不可行。例如我们我们要对一个任务进行分类，但是此任务中数据不充足（在迁移学习中也被称为目标域），然而却有大量的相关的训练数据（在迁移学习中也被称为源域），但是此训练 ...

　　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 ...

利用MxNet实现图像分类任务 这篇文章将利用MxNet以及其前端gluon 实现一个完整的图像分类任务，其中主要包括以下几个方面： 图像I/O 搭建网络 ...

1 迁移学习（Transfer learning） 有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识，并将这些知识应用到另一个独立的任务中，例如，也许你已经训练好一个神经网络，能够识别像猫这样的对象，然后使用那些知识，或者部分习得的知识去帮助您更好地阅读 x 射线扫描图，这就是所谓的迁移学习。 具体 ...

Deep Transfer Learning for Cross-domain Activity Recognition 跨领域活动识别的深度迁移学习 Abstract 选择合适的领域进行迁移学习有助于提高迁移的准确率，本文提出了一种无监督源领域选择算法Unsupervised Source ...

一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢？迁移学习可以由下面的这张图来表示： 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新 ...

迁移学习 参考：https://github.com/jindongwang/transferlearning 目录 迁移学习 背景 基本定义 深度神经网络的可迁移性 实验方法 实验结论 ...

在这一教程中，你将会学习到怎么使用迁移学习训练网络。你可以在cs231n课程中学习更多有关迁移学习的内容。 引用如下笔记： 　　实践中，很少有人从随机开始训练一个完整的网络，因为缺乏足够的数据。通用的做法是在一个非常大的数据集上（比如ImageNet,它有120万图片，1000个类别）预训练 ...