迁移学习实例教程

最新推荐文章于 2025-09-14 15:03:20 发布

翠绿寂静

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文章标签：迁移学习 neo4j 人工智能机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133332979

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本教程介绍了如何使用Keras进行迁移学习，以预训练的VGG16模型为基础，添加全连接层，并在新数据集上进行微调。通过数据增强提高模型泛化能力，展示迁移学习在小数据集上的优势。

迁移学习是一种机器学习技术，通过利用已经在一个任务上训练好的模型来解决另一个相关任务。在本教程中，我们将使用Keras库来演示如何进行迁移学习。我们将使用一个预训练的卷积神经网络模型，并在新的数据集上进行微调。

导入所需的库和模块

首先，我们需要导入Keras库以及其他必要的模块。我们还需要下载一个预训练的卷积神经网络模型，如VGG16或ResNet50。

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.

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迁移学习 (Transfer Learning) 原理与代码实例讲解

AI天才研究院

10-08

1781

在机器学习和深度学习领域，数据是训练模型的重要基础。然而，在很多实际应用场景中，获取高质量标注数据往往成本高昂、耗时费力。例如，在医疗图像识别、自动驾驶、语音识别等领域，标注数据的获取需要专业人员进行长时间的标注，成本高昂。此外，某些领域的数据可能难以获得，或者标注数据的质量难以保证。针对这一问题，迁移学习（Transfer Learning）应运而生。迁移学习利用在源域上预训练得到的模型或特征，通过在目标域上进行微调，使得模型能够快速适应新的任务，降低对标注数据的依赖。

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AI天才研究院

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最近在看Ng的深度学习教程，看到self-taught learning的时候，对一些概念感到很陌生。作为还清技术债的一个环节，用半个下午的时间简单搜了下几个名词，以后如果会用到的话再深入去看。监督学习在前一篇博客中讨论过了，这里主要介绍下迁移学习、自我学习。因为监督学习需要大量训练样本为前提，同时对训练样本的要求特别严格，要求训练样本与测试样本来自于同一分布。...

40.迁移学习：站在预训练模型的肩膀上

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qq_75211380的博客

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想象一下，你要学习开车🚗。有两种方法：方法一（从零开始）：先学习发动机原理，然后自己造轮子，接着焊接车架，最后组装成汽车再学开车。这得折腾到什么时候？方法二（站在巨人肩膀上）：直接买辆现成的车，在驾校教练的指导下，基于已有的驾驶经验快速上手。几个月就能拿到驾照！在深度学习的世界里，迁移学习就是方法二！它让我们能够利用那些在海量数据上训练好的预训练模型，快速解决自己的问题。就像站在巨人的肩膀上摘星星一样🌟今天，我们就来学习如何当一个聪明的"站肩膀"专家，让AI模型训练从几个月缩短到几小时！迁移学习在生活中

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zhuguiqin1的专栏

11-14

2939

1. 迁移学习背景随着越来越多的机器学习应用场景的出现，监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。实际项目中没有那么多样本。在实际的解决问题中很少有人从头至尾搭建一个完全新的模型。一般从Github上找和自己问题相似的场景，直接使用已有的网络结构，在上面修改，然后应用于解决实际问题。 Pytorch和Tf有很多内置的经典模型，在Imagnet，coco等数据集上训练好的模型参数，所以我们可以不仅复用这些网络结构，还会复用参数。固定绝大多数参

迁移学习的实践示例

LRJ的博客

10-12

438

已知别人的模型准确率很不错，我的项目和他的一样，数据集都是28*28的像素图片，但分类的类别不一样。我可以使用他的已训练好的模型的底层网络，直接充当我的底层网络。模型A底层网络的权重值是经过学习训练过的，而输出层的权重值一开始是随机初始化的，肯定不好，所以先冻结底层网络们，等到把顶层输出层的权重训练差不多了，再解冻！深度卷积网络更适合迁移学习！他的项目（A）我的项目（B）他的训练集X_train_A 我的训练集X_train_B。得出在验证集的最高准确率为0.97 （二分类更简单，所以准确率高）

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07-29

迁移学习详细教程，比较新的资料，值得细细阅读的资料。

【PyTorch】迁移学习教程（计算机视觉应用实例)

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11-28

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写在前面本教程中，你将学习用迁移学习来训练一个应用于图像分类的卷积神经网络。向了解更多有关迁移学习的知识可以点击这里查看。使用情况实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络（使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。相反，我们通常在非常大的数据集上对ConvNet进行预训练（例如ImageNet，其中包含1000个类别共计120万张图像），然后将ConvNet用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。实现方法实现迁移学习主要有两种常见的方法： Convnet微调：代替随机初始化，我

迁移学习 原理与代码实例讲解

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06-27

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迁移学习 原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：迁移学习,知识转移,预训练模型,泛化能力,数据稀缺性 1.背景介绍 1.1 问题的由来

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先安装fasttext 文本分类种类二分类: 文本被分类两个类别中, 往往这两个类别是对立面, 比如: 判断一句评论是好评还是差评. 单标签多分类: 文本被分入到多个类别中, 且每条文本只能属于某一个类别(即被打上某一个标签), 比如: 输入一个人名, 判断它是来自哪个国家的人名. 多标签多分类: 文本被分人到多个类别中, 但每条文本可以属于多个类别(即被打上多个标签), 比如: 输入一段描述, 判断可能是和哪些兴趣爱好有关, 一段描述中可能即讨论了美食, 又太讨论了游戏爱好.fasttext_data文

迁移学习简明教程（来自Fariz Darari）

08-04

迁移学习是什么。为什么要使用迁移学习，迁移学习的应用场景有哪些，迁移学习的主流研究方法有哪些，一份来自Fariz Darari的、关于迁移学习的简明教程。

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07-27

基于实例和特征的迁移学习算法研究，迁移学习领域比较好的参考文献。

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