遷移學習概述背景隨着越來越多的機器學習應用場景的出現，而現有表現比較好的監督學習需要大量的標注數據，標注數據是一項枯燥無味且花費巨大的任務，所以遷移學習受到越來越多的關注。傳統機器學習(主要指監督學習) 基於同分布假設 需要大量標注數據 然而實際使用過程中不同數據集可能存在 ...

參考：登上《Cell》封面的AI醫療影像診斷系統：機器之心專訪UCSD張康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Ima ...

本文的keras后台為tensorflow，介紹如何利用預編譯的模型進行遷移學習，以訓練和識別自己的圖片集。 官網 https://keras.io/applications/ 已經介紹了各個基於ImageNet的預編譯模型，對於我們來說，既可以直接為我所用進行圖片識別，也可在其基礎上進行遷移 ...

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 ...

4.1什么是人臉識別 （1）人臉驗證（face verification）:1對1，輸入一個照片或者名字或者ID，然后判斷這個人是否是本人。 （2）人臉識別（face recognition）:1對多，判斷這個人是否是系統中的某一個人。 4.2One-shot學習 （1）比如一個公司的員工 ...

構造一個准確率高的verification，然后再把它應用到人臉識別中。 2 一次學習( On ...

摘要： 雖然深度學習在各個領域顯示出巨大的潛力，但缺乏透明度限制了它在安全或關鍵安全領域的應用。現有的研究試圖開發解釋技術，為每個分類決策提供可解釋的解釋。不幸的是，當前的方法是針對非安全性任務(例如，圖像分析)進行優化的。它們的關鍵假設在安全應用程序中經常被違反，導致解釋的保真度很差。 本文 ...

　　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 ...