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 进行训练 验证算法 输出结果 ...
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训练的模型了 但是为什么可以这么做呢 二.为什么可以使用迁移学习 一般在图像分类的问题当中,卷积神经网络最前面的层用于识别图像 ...
2020-07-17 16:14 0 1275 推荐指数:
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 进行训练 验证算法 输出结果 ...
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 ...
数据集 flower_photos 数据预处理 存储为 npy 文件 迁移学习-finetune 全部更新,训练慢,但是效果还行 部分更新,训练快,但是效果不行,当然你可以继续训练看看效果 ...
迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量 ...
完全版见github:TransforLearning 零、迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习。用神经网络的角度来表述,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。 假设你已经有 ...
尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型,并使用 mnist 数据查看训练结果。 我们将代码实现分为三个过程,加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。 实现代码如下: GitHub 代码:https://github.com/weixuqin/tensorflow ...
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 ...
学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节。 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details ...