8、从图像到文本：深度学习技术的跨越与应用

从图像到文本：深度学习技术的跨越与应用

1. 图像领域技术回顾与拓展

在图像领域的深度学习中，有许多实用的技术和方法。例如，在模型集成方面，我们可以采用更复杂的策略。可以为每个单独模型的预测结果添加权重，如果模型预测正确或错误，还可对这些权重进行调整。实践表明，ResNets（如 ResNet34、ResNet50、ResNet101）的组合效果相当不错。而且，我们可以定期保存模型，并在集成中使用不同时间点的模型快照。

1.1 图像领域学习资源

如果你想深入了解图像领域的知识，可以参考以下资源：
- fast.ai 课程：由 Jeremy Howard、Rachel Thomas 和 Sylvain Gugger 开设，能深入学习图像领域的多种技术。
- 相关文档：Torchvision 文档、PIL/Pillow 文档。
- 论文：“Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks”（Leslie N. Smith，2015）、“ColorNet: Investigating the Importance of Color Spaces for Image Classification”（Shreyank N. Gowda 和 Chun Yuan，2019）。

2. 文本分类的崛起

现在，我们将目光从图像转向自然语言处理（NLP）领域，深度学习在该领域相对于传统技术有了显著的进步。以 Google Translate 为例，最初处理翻译的代码有 500,000 行，而基于 TensorFlow 的新系统仅约 500 行代码，且性能更优。同时，将迁