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 ...

转自：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/247421889 1. 前言 迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车 ...

1 什么是迁移学习 迁移学习TL（Transfer Learning）是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习，可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率。 2 迁移 ...

source data 我们称为源域，通常源域数据量很大； target data 我们称为目标域，通常数据量很小； 迁移学习是把 在 源域 上学到的东西 迁移到 目标域上； 迁移学习不仅可以用于 监督学习，也可以用于无监督学习； 保守训练 预训练的模型是非常经典的模型 ...

1.什么时候要进行迁移学习？ 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），但是此训练数据与所需 ...

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 ...

ResNet, AlexNet, VGG, Inception: 理解各种各样的CNN架构 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding v ...