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 ...
原文：深度學習基礎系列（一）| 一文看懂用kersa構建模型的各層含義（掌握輸出尺寸和可訓練參數數量的計算方法）
我們在學習成熟網絡模型時，如VGG Inception Resnet等，往往面臨的第一個問題便是這些模型的各層參數是如何設置的呢 另外，我們如果要設計自己的網路模型時，又該如何設置各層參數呢 如果模型參數設置出錯的話，其實模型也往往不能運行了。 所以，我們需要首先了解模型各層的含義，比如輸出尺寸和可訓練參數數量。理解后，大家在設計自己的網路模型時，就可以先在紙上畫出網絡流程圖，設置各參數，計算輸 ...
2018-09-10 14:43 0 3277 推薦指數：
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