遷移學習及領域自適應 Transfer Learning & Domain Adaptation
文章內容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的論文《A survey on transfer Learning》。 1 遷移學習提出的背景及歷史 1.1、遷移學習提出背景 在機器學習、深度學習和數據挖掘的大多數任務中，我們都會假設training ...
原文：遷移學習數據集——Domain Adaptation
Domain Adaptable 在經典的機器學習模型中，我們習慣性假設訓練數據集和目標訓練集有着相同的概率分布。而在現實生活中，這種約束性假設很難實現。當訓練數據集和測試集有着巨大差異時，很容易出現過擬合的現象，使得訓練的模型在測試集上表現不理想。 舉個簡單的例子，如果我們喲普大量的黃種人人臉監督訓練數據集，而想訓練得到可以區分黑人人臉的模型，該模型相比於黃種人識別情況性能會下降。當訓練數據集和 ...
2019-12-25 11:02 0 2279 推薦指數：
相關推薦
RetinaNet 遷移學習到自標數據集
Keras-RetinaNet 在自標數據集 alidq 上訓練 detection model RetinaNet 模型部署與環境配置 參考README 數據預處理 數據統計信息： 類別：gun1, gun2 有效數據量：23216 測試集大小：1000 ...
使用deeplabv3+訓練自己數據集（遷移學習）
概述 在前邊一篇文章，我們講了如何復現論文代碼，使用pascal voc 2012數據集進行訓練和驗證，具體內容可以參考《deeplab v3+在pascal_voc 2012數據集上進行訓練》，在本篇文章，我們主要講述，如何對deeplab v3+進行遷移學習，也即如何使用deeplab ...
領域適應學習(domain adaptation）
領域適應學習(domain adaptation） 問題來源：在經典的機器學習中，我們往往假設訓練集和測試集分布一致，但是在實際的問題中，測試環境往往與訓練的數據有較大的差異，出現過擬合問題：在訓練集上訓練結構較好，但是在測試集上的效果不好，因此出現了遷移學習技術。 分布不一致的理解 ...
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 目錄 Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)學習筆記 tip ...
Partial Adversarial Domain Adaptation學習筆記
Partial Adversarial Domain Adaptation學習筆記 目錄 Partial Adversarial Domain Adaptation學習筆記 tip Abstract Introduction ...
開放集域適應（Open Set Domain Adaptation）
開放集域適應（Open Set Domain Adaptation） 閱讀論文：Open Set Domain Adaptation （http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers ...
PyTorch遷移學習-私人數據集上的螞蟻蜜蜂分類
1. 遷移學習的兩個主要場景 微調CNN：使用預訓練的網絡來初始化自己的網絡，而不是隨機初始化，然后訓練即可 將CNN看成固定的特征提取器：固定前面的層，重寫最后的全連接層，只有這個新的層會被訓練 下面修改預訓練好的resnet18網絡在私人數據集上進行訓練來分類螞蟻和蜜蜂 ...