1 什么是遷移學習 遷移學習TL（Transfer Learning）是把已學訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練。考慮到大部分數據或任務是存在相關性的，所以通過遷移學習，可以將已經學到的模型參數通過某種方式來分享給新模型從而加快並優化模型的學習效率。 2 遷移 ...

source data 我們稱為源域，通常源域數據量很大； target data 我們稱為目標域，通常數據量很小； 遷移學習是把 在 源域 上學到的東西 遷移到 目標域上； 遷移學習不僅可以用於 監督學習，也可以用於無監督學習； 保守訓練 預訓練的模型是非常經典的模型 ...

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 ...

轉自：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/247421889 1. 前言 遷移學習（Transfer Learning,TL）對於人類來說，就是掌握舉一反三的學習能力。比如我們學會騎自行車后，學騎摩托車 ...

更多內容請關注微信公眾號： 一、集成學習介紹 集成學習要回答的兩個問題： 怎么學習基模型？ 怎么綜合所有基模型的預測結果？ 常見框架有三種： Bagging ...

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 ...

1.什么時候要進行遷移學習？ 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），但是此訓練數據與所需 ...