迁移学习 Transfer learning

最新推荐文章于 2024-11-29 16:11:48 发布
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分类专栏： 【ML------------通用 文章标签： 迁移 优化
天天开心
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chuchus/article/details/77848391
本文介绍了迁移学习的基本概念，即如何利用已训练好的模型参数来提升新模型的效果，包括加速收敛等优势，并通过TextCNN的例子展示了如何具体应用预训练的词向量。

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简介

迁移学习, Transfer learning.
顾名思义就是就是把已学好的模型参数迁移到新的模型来提升效果. 这里的提升主要为:

  • 加速收敛
    考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过transfer learning, 我们可以将已经学到的 parameter 分享给新模型, 从而加快并优化模型的学习, 不用像之前那样 from scratch.

例子

TextCNN, 词向量表示那里可以直接用word2vec的产出.

迁移学习 Transfer Learning
weixin_50993868的博客
02-08 1206
领域，迁移学习能够大幅提升目标检测精度，同时降低对大规模标注数据的需求。来训练一个高性能模型。，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。：复用已有模型，加快训练速度，减少计算资源消耗。在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要。：小样本学习可行，提高少数据场景的模型性能。：利用大规模预训练，提高小数据集上的性能。迁移学习是一种强大的技术，能够。
迁移学习入门手册transfer_learning_tutorial_wjd.pdf
11-15
第 1 章介绍了迁移学习的概念，重点解决什么是迁移学习、为什么要进行迁移学习这 两个问题。 第 2 章介绍了迁移学习的研究领域。 第 3 章介绍了迁移学习的应用领域。 第 4 章是迁移学习领域的一些基本知识，包括问题定义，域和任务的表示，以及迁移 学习的总体思路。特别地，我们提供了较为全面的度量准则介绍。度量准则是迁移学习领域 重要的工具。 第 5 章简要介绍了迁移学习的四种基本方法，即基于样本迁移、基于特征迁移、基于 模型迁移、基于关系迁移。 第 6 章到第 8 章，介绍了领域自适应的 3 大类基本的方法，分别是：数据分布自适应 法、特征选择法、子空间学习法。 第 9 章重点介绍了目前主流的深度迁移学习方法。 第 10 章提供了简单的上手实践教程。 第 11 章对迁移学习进行了展望，提出了未来几个可能的研究方向。 第 12 章是对全手册的总结。 第 13 章是附录，提供了迁移学习领域相关的学习资源，以供读者参考。
迁移学习入门
04-07
迁移学习入门，Introduction to Transfer Learning，by Prateek Karkare。
站在巨人的肩膀上, 迁移学习 Transfer Learning
08-30
站在巨人的肩膀上,_迁移学习_Transfer_Learning
Tensorflow 26 迁移学习 Transfer Learning (神经网络 教学教程tutorial)
08-31
Tensorflow_26_迁移学习_Transfer_Learning_(神经网络_教学教程tutorial)
迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库？)-附件资源
03-02
迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库？)-附件资源
迁移学习研究综述_王惠.pdf
09-09
迁移学习的综述，对迁移学习的一个简介及关键技术的总结。
迁移学习综述a survey on transfer learning的整理下载
02-19
迁移学习的一些基础概念和研究领域分类整理
Taskonomy Disentangling Task Transfer Learning
09-28
研究任务之间的联系才是做迁移学习的正确姿势。研究了一个非常新颖的课题，那就是研究视觉任务之间的关系，根据得出的关系可以帮助在不同任务之间做迁移学习。相比于我们看惯了的在为各种任务刷分的研究，这篇论文可谓是一股计算机视觉领域的春风。
迁移学习综述
weixin_45836130的博客
09-01 1906
根据北京邮电大学一位博士的讲解视频所归纳的笔记
什么是迁移学习？
学习与分享人工智能技术
11-29 2402
本文详细介绍了迁移学习的概念以及基本策略。
Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
qq_36356761的博客
06-29 1268
Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning Amir R. Zamir, Alexander Sax, William Shen, Leonidas Guibas, Jitendra Malik, Silvio Savarese(Computer Vision: from 3D reconstruction to recognition (CS...
迁移学习论文阅读：Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
thormas1996的博客
03-06 1018
Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning是CVPR2018的最佳论文，斯坦福大学Guibas组的文章。 论文地址：http://taskonomy.stanford.edu/taskonomy_CVPR2018.pdf 作者在知乎有一个非常详细的解释文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38425434 个人笔记： 迁...
极简笔记 Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
Hibercraft的博客
07-04 4864
极简笔记 Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning 论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.08328 本文是CVPR2018 best paper，核心是提出了一种计算不同任务相似性的方法，以及利用不同任务相似性，在少量训练数据条件下进行多任务组合学习的分配方法。 文章的终极目标，是通过计算任务相似性，进一步计算...
迁移学习
weixin_43663780的博客
06-12 504
文章目录为什么需要迁移学习模型Fine-­‐tune![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200612000845217.png)保守训练层迁移Multitask Learning渐进式神经网络/Progressive Neural Networks域对抗零样本学习Self-­‐taught learning 为什么需要迁移学习 使用深度学习技术解决问题的过程中，最常见的障碍在于，因为模型有大量 的参数需要训练，因此需要海量训练数据作支撑。 Ø 在面
许多人认为只有拥有了google级别的数据量才能训练好一个模型，这是一个常见的对深度学习的误解。诚然，数据量对于整个系统的搭建是至关重要的，然而我们还有迁移学习transfer learning的方法来缓解数据量的需求。迁移学习transfer learning是把已训练的模型（指其他研究人员利用其它大型数据集训练的模型及其参数/权重），利用自己的数据集进行参数调整的过程。方法思路在于，将已训练模型当作一个特征提取器feature extractor。我们需要把模型的最后一层（全连通层？）移除，替换为自己的分类器（取决于我们自己需要解决的问题空间）。然后，冻结其它层的权重/参数，并开展数据训练。冻结是为了防止在梯度下降/优化时参数的改变。 请为我举例解释这个论文要点的用法
最新发布
08-15
为了解决这一难题，迁移学习（Transfer Learning）应运而生。 用户的问题集中在：如何使用预训练模型作为特征提取器，通过替换最后一层和冻结其他层来进行参数调整。我需要提供一个具体的示例。 结构化回答： 1. *...
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