原文:《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立。比如,我們有時候在某個感興趣的領域有個分類任務,但是我們只有另一個感興趣領域的足夠訓練數據,並且后者的數據可 ...

2019-06-27 16:03 2 2895 推薦指數:

查看詳情

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 ...

Sat Jun 30 02:45:00 CST 2018 0 908
【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 ...

Fri Feb 02 00:54:00 CST 2018 9 7318
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 ...

Thu Aug 20 07:27:00 CST 2020 0 698
FSL(小樣本學習綜述——Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning

1,引言   現在的機器學習和深度學習任務都依賴於大量的標注數據來訓練,而人類的學習過程並不是這樣的,人類可以利用過去學得的知識,在新的問題上只需要少量的樣例就可以學得很好。FSL就是這樣一個任務,期待像人類一樣,能利用一些先驗知識,在新的問題上只需要少量樣本。 2,概述   本節給出 ...

Wed Jan 08 23:23:00 CST 2020 1 5463
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM