原文:【论文阅读】增量学习近期进展及未来趋势预测

摘要 本文通过三篇发表在CVPR 上的论文,对增量学习任务进行简单的介绍和总结。在此基础上,以个人的思考为基础,对这一研究领域的未来趋势进行预测。 一 背景介绍 目前,在满足一定条件的情况下,深度学习算法在图像分类任务上的精度已经能够达到人类的水平,甚至有时已经能够超过人类的识别精度。但是要达到这样的性能,通常需要使用大量的数据和计算资源来训练深度学习模型,并且目前主流的图像分类模型对于训练过程 ...

2020-05-12 15:24 0 952 推荐指数:

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增量学习/训练

针对大型数据集,数据过大无法加载到内存,使用增量训练方式 目录 sklearn lightgbm tensorflow sklearn 【1】 文中用到了HashingVectorizer , 在这里解释下 使用两个hash ...

Tue Jan 25 18:24:00 CST 2022 0 1003
Sklearn预测未来趋势

Sklearn预测未来趋势 这里就不多赘述了,预测问题需要根据历史数据来预测未来,因此我们将数据进行切分,历史数据用来训练,未来数据用来预测,直接上!!! 读取数据! data1 = pd.read_excel("python导学课数据/切分数据/历史购买数据.xlsx")data2 ...

Fri Aug 14 03:35:00 CST 2020 0 511
增量学习:基本概念

定义:学习系统能不断从新样本中学习新的知识,并能保存大部分之前已经学习到的知识。 增量学习的重要性主要体现在以下两个方面: (1)在实际的感知数据中,数据量往往是逐渐增加的,因此,在面临新的数据时,学习方法应能对训练好的系统进行某些改的,以对新数据中蕴含的知识进行学习。 (2)对一个 ...

Mon Nov 15 04:34:00 CST 2021 0 1374
语义分割中的增量学习

尽管深度结构在许多任务中都有效,但它们仍然受到一些重要限制。尤其是,它们容易遭受灾难性的遗忘,即,由于需要新的类而未保留原始训练集时,当要求他们更新模型时,他们的表现很差。本文在语义分 ...

Wed Jun 24 17:47:00 CST 2020 0 579
sklearn 增量学习 数据量大

问题 实际处理和解决机器学习问题过程中,我们会遇到一些“大数据”问题,比如有上百万条数据,上千上万维特征,此时数据存储已经达到10G这种级别。这种情况下,如果还是直接使用传统的方式肯定行不通,比如当你想把数据load到内存中转成numpy数组,你会发现要么创建不了那么大的numpy矩阵,要么直接 ...

Wed Dec 07 00:36:00 CST 2016 4 7020
关于未来编程发展趋势的九大预测

转自:http://www.techweb.com.cn/network/system/2016-01-21/2264931.shtml 一部分科学家认为时间一直在以恒定的速率向未来推移,但也有更为睿智的人们觉得在接近光速的条件下,我们熟悉的一切都将发生改变。不过这一切都无法解释技术世界近年 ...

Sat Feb 18 19:56:00 CST 2017 0 4631
NLP&深度学习近期趋势概述

NLP&深度学习近期趋势概述 摘要:当NLP遇上深度学习,到底发生了什么样的变化呢? 在最近发表的论文中,Young及其同事汇总了基于深度学习的自然语言处理(NLP)系统和应用程序的一些最新趋势。本文的重点介绍是对各种NLP任务(如视觉问答(QA)和机器翻译)最新 ...

Fri Sep 21 21:58:00 CST 2018 0 1541
近期深度学习论文汇总

主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。 BTW:由于我对视觉尤其是检测识别比较感兴趣,所以关于DL的应用主要都是跟Vision相关的。在其他方面比如语音或者NLP ...

Sun Feb 09 03:07:00 CST 2014 0 7752
 
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