介紹 1.什么時候需要進行遷移學習 　　目前大多數機器學習算法均是假設訓練數據以及測試數據的特征分布相同。然而這在現實世界中卻時常不可行。例如我們我們要對一個任務進行分類，但是此任務中數據不充足（在遷移學習中也被稱為目標域），然而卻有大量的相關的訓練數據（在遷移學習中也被稱為源域），但是此訓練 ...

　　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 ...

利用MxNet實現圖像分類任務 這篇文章將利用MxNet以及其前端gluon 實現一個完整的圖像分類任務，其中主要包括以下幾個方面： 圖像I/O 搭建網絡 ...

1 遷移學習（Transfer learning） 有的時候神經網絡可以從一個任務中習得知識，並將這些知識應用到另一個獨立的任務中，例如，也許你已經訓練好一個神經網絡，能夠識別像貓這樣的對象，然后使用那些知識，或者部分習得的知識去幫助您更好地閱讀 x 射線掃描圖，這就是所謂的遷移學習。 具體 ...

Deep Transfer Learning for Cross-domain Activity Recognition 跨領域活動識別的深度遷移學習 Abstract 選擇合適的領域進行遷移學習有助於提高遷移的准確率，本文提出了一種無監督源領域選擇算法Unsupervised Source ...

一.遷移學習的概念 什么是遷移學習呢？遷移學習可以由下面的這張圖來表示： 這張圖最左邊表示了遷移學習也就是把已經訓練好的模型和權重直接納入到新的數據集當中進行訓練，但是我們只改變之前模型的分類器（全連接層和softmax/sigmoid），這樣就可以節省訓練的時間的到一個新 ...

遷移學習 參考：https://github.com/jindongwang/transferlearning 目錄 遷移學習 背景 基本定義 深度神經網絡的可遷移性 實驗方法 實驗結論 ...

在這一教程中，你將會學習到怎么使用遷移學習訓練網絡。你可以在cs231n課程中學習更多有關遷移學習的內容。 引用如下筆記： 　　實踐中，很少有人從隨機開始訓練一個完整的網絡，因為缺乏足夠的數據。通用的做法是在一個非常大的數據集上（比如ImageNet,它有120萬圖片，1000個類別）預訓練 ...