深度学习《Transfer Learning》

最新推荐文章于 2021-12-03 10:50:17 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。

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

AI学习指南深度学习篇-迁移学习（Transfer Learning）简介
俞兆鹏的博客
10-14 2401
迁移学习可以被定义为在一个特定的源领域 (source domain) 中获取知识，然后把这些知识应用于一个不同的目标领域 (target domain)，旨在提高目标领域中的学习效果。换句话说，即使目标领域没有足够的数据，模型依然能够优化其性能。微调 (Fine-tuning): 将预训练模型的一部分或全部参数调整到新的任务上。这通常用于当目标任务与源任务相似时。特征提取 (Feature Extraction)
迁移学习（Transfer Learning）深度学习常用方法
weixin_44533869的博客
09-08 4031
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）
来杯奶茶
12-03 1640
迁移学习定义： 潜移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习或训练好的模型，应用于新的领域这样一个过程。两个任务的输入属于同一性质：要么是图像、要么同时语音或其他。 使用情况： 1、当拥有海量的数据资源时，可以不需要使用迁移学习，机器学习很容易从海量数据中学习到鲁棒性很强的模型。但通常情况下，我们需要研究的领域可以获得数据极为优先，在少量的训练样本上精度极高，但是繁华效果极差。 2、训练成本，很少从头开始训练一整个深度卷积网络，从头开始训练一个卷积网络通常需要较...
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。
深度学习之“Transfer Learning”
van的博客
05-08 450
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_...
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...
用作matlab的迁移学习深度学习工具箱_Used as transfer learning deep learning
最新发布
09-16
在当前的科技领域中，深度学习工具箱在MATLAB环境下的应用越来越广泛。随着数据的不断积累和技术的进步，迁移学习作为一种有效的学习方式，在深度学习领域中扮演着重要角色。迁移学习指的是将已有的学习模型应用到新...
迁移学习_Transfer Learning.zip
09-04
该领域的研究起始于上世纪末，但近年来随着深度学习的兴起而得到了迅速的发展和广泛的应用。迁移学习的核心思想是利用已有的、丰富的数据集来训练模型，并将这些模型应用到数据较少的新领域中去，以此来降低新领域...
ResNet在Matlab深度学习工具箱中的迁移学习应用_Transfer Learning Application b
09-04
深度学习作为人工智能领域的重要分支，在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多任务中取得了巨大的成功。在深度学习的众多模型中，ResNet（残差神经网络）凭借其在训练深度网络时能有效解决梯度消失问题和提高训练...
迁移学习（ Transfer Learning ）
weixin_34061555的博客
10-22 226
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...
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
07-22 784
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
05-16 128
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
Leo_812的博客
09-07 1208
本文先是对Transfer Learning做一个总结，接着提到依据Transfer Learning训练网络的一些心得体会。
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 7099
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
Transfer learning
lucyyy_W的博客
09-13 290
key point:how to deal with data not directly related to the task considered? two different type: - different domain different task - different domain same task Definition: source data - not related t...
Python深度学习实践指南
此外，书中还可能包含关于迁移学习（Transfer Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）的内容，这些是当前深度学习研究的热点领域。 为了确保读者能够充分实践，书中包含了大量的代码示例和实战项目，读者...
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