迁移学习概述背景随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。传统机器学习(主要指监督学习) 基于同分布假设 需要大量标注数据 然而实际使用过程中不同数据集可能存在 ...

参考：登上《Cell》封面的AI医疗影像诊断系统：机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Ima ...

本文的keras后台为tensorflow，介绍如何利用预编译的模型进行迁移学习，以训练和识别自己的图片集。 官网 https://keras.io/applications/ 已经介绍了各个基于ImageNet的预编译模型，对于我们来说，既可以直接为我所用进行图片识别，也可在其基础上进行迁移 ...

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 ...

4.1什么是人脸识别 （1）人脸验证（face verification）:1对1，输入一个照片或者名字或者ID，然后判断这个人是否是本人。 （2）人脸识别（face recognition）:1对多，判断这个人是否是系统中的某一个人。 4.2One-shot学习 （1）比如一个公司的员工 ...

构造一个准确率高的verification，然后再把它应用到人脸识别中。 2 一次学习( On ...

摘要： 虽然深度学习在各个领域显示出巨大的潜力，但缺乏透明度限制了它在安全或关键安全领域的应用。现有的研究试图开发解释技术，为每个分类决策提供可解释的解释。不幸的是，当前的方法是针对非安全性任务(例如，图像分析)进行优化的。它们的关键假设在安全应用程序中经常被违反，导致解释的保真度很差。 本文 ...

　　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 ...