轉載自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow過程中,訓練結束后我們需要用到模型文件。有時候,我們可能也需要用到別人訓練好的模型,並在這個基礎上再次訓練。這時候我們需要掌握如何操作這些模型數據 ...
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合理的類別對指定的圖片進行分類。從深度學習的角度來看,圖像分類問題可以通過遷移學習的方法來解決。 本文介紹了如 ...
2019-04-16 09:19 0 1044 推薦指數:
轉載自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow過程中,訓練結束后我們需要用到模型文件。有時候,我們可能也需要用到別人訓練好的模型,並在這個基礎上再次訓練。這時候我們需要掌握如何操作這些模型數據 ...
Sequential model 方法一、 返回原模型(不包含最后一層)的拷貝 new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1]) 方法二、 原地刪除原模型的最后一層 base_model._layers.pop ...
1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名稱所示 ...
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 ...
前面用一個簡單的4層卷積網絡,以貓狗共25000張圖片作為訓練數據,經過100 epochs的訓練,最終得到的准確度為90%。 深度學習中有一種重要的學習方法是遷移學習,可以在現有訓練好的模型基礎上針對具體的問題進行學習訓練,簡化學習過程。 這里以imagenet的resnet50模型進行遷移 ...
此文轉載自:https://blog.csdn.net/qq_35128926/article/details/111399679#commentBox 最近將huggingface的transformers(v4.0.1)庫中的GPT2模型源碼詳細學習 ...
此文轉載自:https://blog.csdn.net/qq_35128926/article/details/111399679 最近將huggingface的transformers(v4.0.1)庫中的GPT2模型源碼詳細學習了一遍,因此將學習過程中 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的話就是:使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯,就是有好多2,每個2有什么意思呢? 先大體說一下,兩階段是指預訓練和微調階段,兩任務是指Mask Language和NSP任務,兩個版本是指Google發布 ...