引自官方：Transfer Learning tutorial Ng在Deeplearning.ai中講過遷移學習適用於任務A B有相同輸入 任務B比任務A有更少的數據 A任務的低級特征有助於任務B。對於遷移學習，經驗規則是如果任務B的數據很小，那可能只需訓練最后一層的權重。若有足夠多的數據則可以重新訓練網絡中的所有層。如果重新訓練網絡中的所有參數，這個在訓練初期稱為預訓練 pre trainin ...
2018-03-28 21:11 1 6790 推薦指數：
PyTorch 原文： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 參考文章： https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8665344.html https ...
作者：劉詩昆 鏈接：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/123545914 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 Transfer learning 顧名思義 ...
深度學習中在計算機視覺任務和自然語言處理任務中將預訓練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預訓練的模型在開發神經網絡的時候已經消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學習可以將已習得的強大技能遷移到相關的的問題上。 什么是遷移學習？ 遷移學習（Transfer Learning）是一種 ...
torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False, out=None) input 是一個張量，每一行的元素為非負 ...
說是實現，其實並不是我自己實現的 亮出代碼：https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/tree/master/tutorials/03-advanced/neural_style_transfer View Code ...
引自Pytorch tutorial： Data Loading and Processing Tutorial 這節主要介紹數據的讀入與處理。 數據描述：人臉姿態數據集。共有69張人臉，每張人臉都有68個點 。可視化其中一張如下： 一.數據讀取 這些圖像名字與散點坐標存 ...
上文介紹了數據讀取、數據轉換、批量處理等等。了解到在PyTorch中，數據加載主要有兩種方式： 1. 自定義的數據集對象。數據集對象被抽象為Dataset類，實現自定義的數據集需要繼承Dataset。且須實現__len__()和__getitem__()兩個方法。 2. 利用 ...
關於learning rate decay的問題，pytorch 0.2以上的版本已經提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函數來解決這個問題。 我在迭代的時候使用的是下面的方法。 classtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR ...
