數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 ——重用神經網絡的結構2
數據不夠怎么訓練深度學習模型？不妨試試遷移學習 本質就是這個圖！pretrained model就是你截取的部分神經網絡模型（遷移學習），而nanonet就是你自己加入的網絡層。 隨着深度學習技術在機器翻譯、策略游戲和自動駕駛等領域的廣泛應用和流行，阻礙該技術 ...
原文：一文看懂遷移學習：怎樣用預訓練模型搞定深度學習？ ——重用神經網絡的結構
以上示例都是人類的遷移學習的能力。 遷移學習是什么 所謂遷移學習，或者領域適應Domain Adaptation，一般就是要將從源領域 Source Domain 學習到的東西應用到目標領域 Target Domain 上去。源領域和目標領域之間往往有gap domain discrepancy 源領域的數據和目標領域的數據遵循不同的分布 。 遷移學習能夠將適用於大數據的模型遷移到小數據上，實現 ...
2018-04-23 19:36 0 17228 推薦指數：
相關推薦
一文看懂25個神經網絡模型
原文鏈接： https://blog.csdn.net/qq_35082030/article/details/73368962?locationNum=11&fps=1 1. 引言 在深度學習十分火熱的今天，不時會涌現出各種新型的人工神經網絡，想要實時了解這些新型神經網絡的架構還真是 ...
深度學習大作業：使用預訓練的神經網絡預測人民幣面額
數據集及源碼獲取鏈接： 鏈接：https://pan.baidu.com/s/13UGowU3SRLn2EDwFLJBU_Q 提取碼：690o 1.將VGG16卷積基實例化 不使用數據增強 2.使用預訓練的卷積基提取特征 3.定義並訓練密集鏈接分類器 ...
預訓練模型遷移學習
如何快速簡便地解決圖像分類問題呢？本文通過使用Keras及一個預訓練模型的實例，教你如何通過遷移學習來解決這個問題。 深度學習正在迅速成為人工智能應用開發的主要工具。在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域都已有成功的案例。 深度學習擅長解決的一個問題是圖像分類。圖像分類的目標是根據一組 ...
圖神經網絡的預訓練與自監督學習
目錄 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 預訓練GNN的前置條件 自監督學習 預訓練GNN的技術路線 未來展望 圖神經網絡的預訓練與自監督學習 圖神經網絡簡史 圖神經網絡（GNN）2005年 ...
一文理清深度學習前饋神經網絡
🚙 Index 多層感知機（MLP）介紹 深度神經網絡的激活函數 深度神經網絡的損失函數 多層感知機的反向傳播算法 神經網絡的訓練技巧 深度卷積神經網絡 前饋神經網絡（feedforward neural network）是一種最簡單的神經網絡，各神經 ...
深度學習之神經網絡的結構
一、神經網絡的結構 二、神經網絡的變種 ①convolutional neural network（卷積神經網絡）---->good for image recognition（擅長圖像識別） ②long short-term memory network（長短 ...
深度學習之神經網絡的結構
的例子 這個神經網絡一開始的地方有很多神經元，分別對應了$28 x 28$的輸入圖像中的每個像素， ...