【深度學習系列】遷移學習Transfer Learning
在前面的文章中，我們通常是拿到一個任務，譬如圖像分類、識別等，搜集好數據后就開始直接用模型進行訓練，但是現實情況中，由於設備的局限性、時間的緊迫性等導致我們無法從頭開始訓練，迭代一兩百萬次來收斂模型，所以這個時候遷移學習就派上用場了。 什么是遷移學習？ 遷移學習通俗 ...
原文：遷移學習(Transfer Learning)
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 是一種機器學習方法，是把一個領域 源領域 的知識，遷移到另外一個領域 目標領域 ，使得目標領域能夠取得更好的學習效 ...
2018-06-29 18:45 0 908 推薦指數：
相關推薦
【遷移學習】2010-A Survey on Transfer Learning
資源:http://www.cse.ust.hk/TL/ 簡介: 一個例子: 關於照片的情感分析. 源:比如你之前已經搜集了大量N種類型物品的圖片進行了大量 ...
遷移學習 (Transfer Learning)是什么（總結）
遷移學習 (Transfer Learning)是什么（總結） 一、總結 一句話總結： 【踩在巨人的肩膀上】：遷移學習就是一層層網絡中每個節點的權重從一個訓練好的網絡遷移到一個全新的網絡里，而不是從頭開始，為每特定的個任務訓練一個神經網絡。 舉圖像識別中最常見的例子，訓練一個神經網絡 ...
遷移學習及領域自適應 Transfer Learning & Domain Adaptation
文章內容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的論文《A survey on transfer Learning》。 1 遷移學習提出的背景及歷史 1.1、遷移學習提出背景 在機器學習、深度學習和數據挖掘的大多數任務中，我們都會假設training ...
《A Survey on Transfer Learning》遷移學習研究綜述 翻譯
遷移學習研究綜述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要： 在許多機器學習和數據挖掘算法中，一個重要的假設就是目前的訓練數據和將來的訓練數據，一定要在相同的特征空間並且具有相同的分布。然而，在許多現實的應用案例中，這個假設可能不會成 ...
使用遷移學習（Transfer Learning）完成圖像的多標簽分類（Multi-Label）任務
本文通過遷移學習將訓練好的VGG16模型應用到圖像的多標簽分類問題中。該項目數據來自於Kaggle，每張圖片可同時屬於多個標簽。模型的准確度使用F score進行量化，如下表所示： 標簽 預測為Positive(1) 預測為Negative ...
PyTorch 計算機視覺的遷移學習教程代碼詳解 （TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL ）
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 ...
transfer learning
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 ...