深度学习《Transfer Learning》

最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
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#迁移学习

这篇博客推荐了一本关于迁移学习的手册，作者正在学习中。手册详细介绍了迁移学习的概念和应用，对于想要深入理解这一领域的读者非常有帮助。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文依旧不打算自己写，迁移学习也是一个方法论，这里强烈推荐下面这个手册。

http://jd92.wang/assets/files/transfer_learning_tutorial_wjd.pdf

可以学习此手册，目前正在学习中

迁移学习(Transfer Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
11-28 1657
迁移学习概述 迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一个重要分支，通过利用已在不同任务上训练好的模型的知识，来提高新任务的学习效率。本文将详细探讨迁移学习的背景与意义、发展历程、理论框架以及在不同领域的应用，旨在帮助读者全面理解迁移学习的原理与应用。
迁移学习(Transfer)，面试看这些就够了！(附代码)
mantch
08-18 1万+
文章目录1. 什么是迁移学习2. 为什么需要迁移学习？3. 迁移学习的基本问题有哪些？4. 迁移学习有哪些常用概念？5. 迁移学习与传统机器学习有什么区别？6. 迁移学习的核心及度量准则？7. 迁移学习与其他概念的区别？8. 什么情况下可以使用迁移学习？9. 什么是finetune？10. 什么是深度网络自适应？11. GAN在迁移学习中的应用12. 代码实现13. 参考文献 1. 什么是迁移学习...
什么是迁移学习 (Transfer Learning)？这个领域历史发展前景如何？
热门推荐
木东的博客
01-30 9万+
深度神经网络，相比于之前的传统机器学习方法，可以看成是一个全新的物种，这背后的原因，最明显的还是深度学习对机器算力的巨大需求，在深度学习入门最少需要知道什么？中介绍了深度学习所需的显卡资源，而当前大内存的机器不贵，而高性能，大显存的显卡就没那么便宜了。这使得使用深度学习去处理实际生活中遇到的问题，例如图像和语音的识别时，需要消耗大量的资源。而迁移可以改变这一切，显著的降低深度学习所需的硬件资源。
深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
最新发布
zdx2585503940的博客
06-16 2041
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。就像人类能够将学习骑自行车的经验应用到学习骑摩托车上一样，迁移学习让AI模型也能实现类似的"经验迁移"。传统机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布，并且每个任务都是独立学习的。而迁移学习打破了这一限制，使得知识可以在不同但相关的领域间传递。迁移学习已成为现代AI系统开发的核心技术之一，它通过利用已有知识来解决新问题，大幅降低了AI应用的门槛。
深度学习之“Transfer Learning”
van的博客
05-08 436
代码：from keras.applications import ResNet50 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, GlobalAveragePooling2D num_classes = 2#classes resnet_weights_path = 'resnet50_...
迁移学习（Transfer Learning）深度学习常用方法
weixin_44533869的博客
09-08 3951
如果你要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好网络结构的权重，你通常能够进展的相当快，用这个作为预训练，然后转换到你感兴趣的任务上。 计算机视觉的研究社区非常喜欢把许多数据集上传到网上，如果你听说过，比如ImageNet，或者MS_COCO，或者Pascal类型的数据集，这些都是不同数据集的名字，它们都是由大家上传到网络的，并且有大量的计算机视觉研究者已经用这些数据集训练过他们的算法了。 有时候这些训练过程需要花费好几周，并且需要很多的GPU，其它人
迁移学习（ Transfer Learning ）
weixin_34061555的博客
10-22 210
在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我们看到Web应用领域的发展非常快速。大量新的领域不断涌现，从传统的新闻，到网页，到图片,再到博客、播客等等。传统的机器学习需要对每个领...
TransferLearning_deeplearning_深度学习_深度学习检测物体_
10-03
"TransferLearning_deeplearning_深度学习_深度学习检测物体_"这个标题暗示了我们将会探讨的是如何使用深度学习，特别是迁移学习来实现物体检测。 迁移学习是深度学习中的一种重要策略，尤其在数据集较小或者预训练...
深度学习：迁移学习（Transfer learning)
默语之声的博客
04-09 7515
深度学习中，最强大的理念之一就是迁移学习，有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识，并将这些知识应用到另一个独立的任务中。 所以例如，也许你已经训练好一个神经网络，能够识别像猫这样的对象，然后使用那些知识，或者部分习得的知识去帮助您更好地阅读x射线扫描图，这就是所谓的迁移学习。 具体来说，在第一阶段训练过程中，当你进行图像识别任务训练时，你可以训练神经网络的所有常用参数，所有的权重，所有的层，然...
使用PyTorch进行深度学习 Deep Learning with PyTorch.zip
04-09
8. 转移学习（Transfer Learning）： PyTorch支持预训练模型，如ResNet、VGG、Inception等，可以用于迁移学习。只需加载预训练模型，替换或添加自定义头部，然后在新的数据集上微调。 9. 模型保存与加载（Model ...
Demo5_transfer_learning_using_alexnet_深度学习_alexnet_transferlearn
09-11
标题“Demo5_transfer_learning_using_alexnet_深度学习_alexnet_transferlearn”表明这是一个示例教程，专注于利用预训练的AlexNet模型进行迁移学习，以解决特定的深度学习问题。 首先，让我们了解AlexNet。...
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
吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-26-迁移学习（transfer learning）
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
07-22 761
深度学习中，最强大的理念之一就是，有的时候神经网络可以从一个任务习得知识，并将这些知识应用到另一个独立任务中。 所以例如，也许你已经训练好了一个神经网络，能够识别像猫的对象，然后使用那些知识（或者一部分知识）去帮助你更好地阅读x射线的扫描图。 而这，就是迁移学习。 下面用例子说明（图像识别 --> 放射诊断）： 步骤如下： 训练好原始网络（图像识别 image recognition） ...
transfer learning
weixin_34268169的博客
05-16 120
https://github.com/jindongwang/transferlearning   ftp://ftp.cs.wisc.edu/machine-learning/shavlik-group/torrey.handbook09.pdf https://arxiv.org/pdf/1411.1792.pdf https://cs231n.github.io/transfer-l...
Transfer Learning
Do not mess it up
09-19 431
Transfer Learning In practice, very few people train an entire Convolutional Network from scratch (with random initialization), because it is relatively rare to have a dataset of sufficient size. I
李宏毅机器学习课程笔记7：Transfer Learning、SVM、Structured Learning - Introduction
徐子尧的博客
05-14 6979
台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。 这篇文章是学习本课程第19-21课所做的笔记和自己的理解。Lecture 19: Transfer Learning 迁移学习要解决的问题是：假设现在手上有与task不直接相关的data，这些data能否帮助我们完成task呢？ 比如现在要做猫狗的分
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