原文:【論文閱讀】增量學習近期進展及未來趨勢預測

摘要 本文通過三篇發表在CVPR 上的論文,對增量學習任務進行簡單的介紹和總結。在此基礎上,以個人的思考為基礎,對這一研究領域的未來趨勢進行預測。 一 背景介紹 目前,在滿足一定條件的情況下,深度學習算法在圖像分類任務上的精度已經能夠達到人類的水平,甚至有時已經能夠超過人類的識別精度。但是要達到這樣的性能,通常需要使用大量的數據和計算資源來訓練深度學習模型,並且目前主流的圖像分類模型對於訓練過程 ...

2020-05-12 15:24 0 952 推薦指數:

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增量學習/訓練

針對大型數據集,數據過大無法加載到內存,使用增量訓練方式 目錄 sklearn lightgbm tensorflow sklearn 【1】 文中用到了HashingVectorizer , 在這里解釋下 使用兩個hash ...

Tue Jan 25 18:24:00 CST 2022 0 1003
Sklearn預測未來趨勢

Sklearn預測未來趨勢 這里就不多贅述了,預測問題需要根據歷史數據來預測未來,因此我們將數據進行切分,歷史數據用來訓練,未來數據用來預測,直接上!!! 讀取數據! data1 = pd.read_excel("python導學課數據/切分數據/歷史購買數據.xlsx")data2 ...

Fri Aug 14 03:35:00 CST 2020 0 511
增量學習:基本概念

定義:學習系統能不斷從新樣本中學習新的知識,並能保存大部分之前已經學習到的知識。 增量學習的重要性主要體現在以下兩個方面: (1)在實際的感知數據中,數據量往往是逐漸增加的,因此,在面臨新的數據時,學習方法應能對訓練好的系統進行某些改的,以對新數據中蘊含的知識進行學習。 (2)對一個 ...

Mon Nov 15 04:34:00 CST 2021 0 1374
語義分割中的增量學習

盡管深度結構在許多任務中都有效,但它們仍然受到一些重要限制。尤其是,它們容易遭受災難性的遺忘,即,由於需要新的類而未保留原始訓練集時,當要求他們更新模型時,他們的表現很差。本文在語義分 ...

Wed Jun 24 17:47:00 CST 2020 0 579
sklearn 增量學習 數據量大

問題 實際處理和解決機器學習問題過程中,我們會遇到一些“大數據”問題,比如有上百萬條數據,上千上萬維特征,此時數據存儲已經達到10G這種級別。這種情況下,如果還是直接使用傳統的方式肯定行不通,比如當你想把數據load到內存中轉成numpy數組,你會發現要么創建不了那么大的numpy矩陣,要么直接 ...

Wed Dec 07 00:36:00 CST 2016 4 7020
關於未來編程發展趨勢的九大預測

轉自:http://www.techweb.com.cn/network/system/2016-01-21/2264931.shtml 一部分科學家認為時間一直在以恆定的速率向未來推移,但也有更為睿智的人們覺得在接近光速的條件下,我們熟悉的一切都將發生改變。不過這一切都無法解釋技術世界近年 ...

Sat Feb 18 19:56:00 CST 2017 0 4631
NLP&深度學習近期趨勢概述

NLP&深度學習近期趨勢概述 摘要:當NLP遇上深度學習,到底發生了什么樣的變化呢? 在最近發表的論文中,Young及其同事匯總了基於深度學習的自然語言處理(NLP)系統和應用程序的一些最新趨勢。本文的重點介紹是對各種NLP任務(如視覺問答(QA)和機器翻譯)最新 ...

Fri Sep 21 21:58:00 CST 2018 0 1541
近期深度學習論文匯總

主要是順着Bengio的PAMI review的文章找出來的。包括幾本綜述文章,將近100篇論文,各位山頭們的Presentation。全部都可以在google上找到。 BTW:由於我對視覺尤其是檢測識別比較感興趣,所以關於DL的應用主要都是跟Vision相關的。在其他方面比如語音或者NLP ...

Sun Feb 09 03:07:00 CST 2014 0 7752
 
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