Paper | How transferable are features in deep neural networks?

最新推荐文章于 2023-02-22 22:46:13 发布
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文章标签： 人工智能
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论文：How transferable are features in deep neural networks?

1. 核心贡献

我们都知道，深度网络中的特征是逐渐特化的。如果我们将一个深度网络中的高层特征，迁移用于另一个任务，那么这个新任务的表现很有可能不理想。

这篇文章讨论的就是深度网络中特征的可迁移性，通过实验有以下3点发现：

  • 越高层的特征越难以迁移。
  • 迁移后网络的参数联动性被打破，导致了
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How transferable are features in deep neural networks? 论文笔记
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07-10 7618
0 摘要     在自然图像上训练的深度神经网络都表现出一种奇怪的现象：模型第一层的参数和Gabor filters的参数非常相似（也就是说模型拥有经典图像算法中具有的优秀性质，Gabor filter是比较通用的滤波器，也就是说模型在一开始也要完成一些常规模式的计算过程，这一点和经典图像算法是一样的）。第一层的特征并不是特定于某一数据集或者某一任务，而是...
【论文阅读】How transferable are features in deep neural networks?
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01-10 1126
概述 研究目标/问题陈述 训练在图像上的深度神经网络，往往前面一层或几层学到的特征都是类似Gabor filters or color blobs的特征（作者叫它们first-layer features），这些特征是所有图像所共有的特征（作者叫它general）。而相对的，last-layer features 是 specfic 的。 通常，越general的特征就越适合用来迁移。作者想要做的事情是量化神经网络每一层提取的特征的general程度。 同时，从first-layer feartures g
《How transferable are features in deep neural networks》
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10-03 1134
论文《How transferable are features in deep neural networks》 该论文被NIPS2014收录，对于研究深度神经网络特征的可迁移性具有重要意义。本文实验了深度神经网络中不同层神经元的泛化性能和特异性，模型的迁移能力主要受到两个因素的影响：1）深度模型在越深的层，其专业性（specialization）越强，即越只能完成特定任务，这使得深度模型学习到的深层特征迁移性很差；2）模型在优化的过程中，层与层之间的参数的优化是有关联性，当固定浅层的权值，来训练高层权
[论文阅读]深度网络的可迁移性研究How transferable are features in deep neural networks?
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深度网络的可迁移性的研究实验
How transferable are features in deep neural networks?
gdtop的个人笔记
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本篇是迁移学习专栏介绍的第四篇论文，最初发表于NIPS 2014，本篇论文的作者是Jason Yosinski博士（当时是康奈尔大学的博士生），Uber AI联合创始人。同时三作是Yoshua Bengio，也是刚刚获得了图灵奖。 Abstract 许多以自然图像为训练对象的深度神经网络都表现出一个奇怪的共同现象：在第一层，它们学习到类似Gabor过滤器和色块的特征。这些第一层特性似乎不是特定...
对抗样本方向（Adversarial Examples）2018-2020年最新论文调研
huitailangyz的博客
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调研范围 2018NIPS、2019NIPS、2018ECCV、2019ICCV、2019CVPR、2020CVPR、2019ICML、2019ICLR、2020ICLR 2018NIPS Contamination Attacks and Mitigation in Multi-Party Machine Learning（防御） 作者：Jamie Hayes(Univeristy College London) Olga Ohrimenko(Microsoft Research) 摘要：Machine
CVPR2019|最新更新论文~持续更新|CVPR2019百度云下载
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【CVPR2022】论文列表与下载——PartTwo
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论文笔记：How transferable are features in deep neural networks?
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07-11 702
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convnet_transfer, 纸张"How transferable are features in deep neural networks?" 代码 深层神经网络中特征的转换特性？这里知识库包含复制以下文件所需的源代码所需的源代码：@inproceedings{yosinski_2014_NIPS title={How transferable are features
How transferable are features in deep nerual networks? 【paper review】
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论文笔记：How transferable are features in deep neural networks? 2014年NIP文章
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许多在自然图像上训练的深度神经网络都表现出一个奇怪的共同现象：在第一层，它们学习类似于Gabor过滤器和color blobs的特征。这样的第一层特征似乎并不特定于特定的数据集或任务，而是通用的（论文中简称general），因为它们适用于许多数据集和任务。而最后一层提取到的特征很大程度上取决于选定的数据集和任务（论文中简称specific）。从上述现象我们便可以假设有这个结论：一定有一个类似于阈值的层数，当少于这个层数便不受任务和数据影响，大于这个层数便受任务和数据影响。
对于DAN方法的解读-Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks
weixin_40526176的博客
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上周汇报了该篇经典文章，现在回顾并且记录一下自己对DAN方法的理解 深度适配网络-DAN 《利用深度适应网络学习可迁移特征》 下面分为五个部分来讲解： 一.研究背景 二.本论文所解决的问题 三.DAN方法 四.实验部分 五.结合自己的论文 一.研究背景  精简的说，研究表明：深度神经网络可以学习可迁移特征，这些特征用于域适应时在新的任务上表现出很好的泛化能力。
读书笔记 How transferable are features in deep neural networks?
yutian377547的专栏
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读书笔记 How transferable are features in deep neural networks?摘要：通过自然图像训练出来的神经网络表现出很多有趣的相似之处：学习到的第一层特征类似于Gabor滤波器和颜色块。第一层特征并不是针对特定数据集，而是针对不同数据集和任务具有通用性。特征从第一层到最后一层会从通用变得特定。这篇文章通过实验量化了深度卷积网络每一层神经元的通用性与特定性的
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文章：How transferable are features in deep neural networks代码部分：http://yosinski.com/transfer这篇文章里的迁移我认为是transductive TL层面上的迁移（transductive TL具体可以看我这篇文章：迁移学习--综述）也就是domain不同，但是task相同。但是transductive TL里面还提...
How transferable are features in deep neural networks?怎么引用
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如果您要在学术论文或其他类似的文献中引用 "How transferable are features in deep neural networks?" 这篇论文，可以按照以下格式进行引用： Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks?. In Advances in neural information processing systems (pp. 3320-3328). 其中，“Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H.” 是作者信息，“How transferable are features in deep neural networks?” 是论文题目，“Advances in neural information processing systems” 是论文所属会议/期刊名称，“pp. 3320-3328” 是论文所在页码。
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