tansfer learning -迁移学习

最新推荐文章于 2024-01-02 01:21:13 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangqianqianya/article/details/83930325
本文深入探讨了迁移学习的概念，解释了如何将预训练模型应用于新任务中，以提高模型的泛化能力和减少训练所需的数据量。通过实例展示了迁移学习在不同领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理等。

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简述迁移学习（Transfer Learning）
大脸猫的博客
03-21 1万+
迁移学习定义 《深度学习》第526页对于迁移学习的定义：迁移学习和域适应指的是在一种环境中学到的知识被用在另一个领域中来提高它的泛化性能。
人工智能-算法篇17篇-迁移学习（Transfer Learning）详细介绍
GIS摆渡人
11-03 261
迁移学习是指通过利用一个或多个相关任务的知识来改善目标任务的学习性能。在迁移学习中，源任务和目标任务通常存在一定的关联性，可以是相似的输入空间、相似的输出空间或者相似的模型结构。迁移学习可以通过共享模型的参数、共享特征表示或者共享训练数据来实现知识的迁移。
Transfer Learning
sun_sunnybei的博客
01-22 1790
假设你手上有一些跟你的task没有直接相关的data，那能不能用这些data帮助我们做一些事情。比如现在要做一些分类： 那不相关的data有很多可能，比如input的分布一样，都是动物，但是task的label不一样。也有一些是input不一样，但是task的label是一样的 有一些不相干管的data能不能帮助我们呢？ 比如想找到台语的语音辨识，但是data很少，可以去扒一
keras实现transfer learning
zhongqianli的专栏
01-04 1108
项目地址：https://github.com/zhongqianli/transfer_learning 所谓的迁移学习，就是将某个模型在某个数据库上的物体分类能力或特征提取能力应用到另一个数据库，这些“能力”本质上就是模型的权重，用大型数据库上预训练的模型的权重初始化新模型，可以更快训练好新模型。对于某个分类任务，使用迁移学习时，如果数据量比较大，则可以先将预训练模型中提取特征层的权重载入，修...
Transfer Learning 随笔
hjh1705072347的博客
12-19 727
迁移学习的目标>将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务,因此迁移学习不像传统机器学习那样作同分布假设 三个部分的工作 同构空间下基于实例的知识迁移能力(具有更强的知识迁移能力) 同构空间下基于特征的迁移学习(具有更广泛的知识迁移能力) 异构空间下的迁移学习(广泛的学习和扩展能力) 同构空间下基于实例的迁移学习 只能发生在源数据和辅助数据非常相近的情况下,从辅助训练
迁移学习-域适应损失函数MMD-代码实现及验证
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m0_47410750的博客
01-25 3万+
迁移学习-域适应-损失函数MMD-python代码实现
Color-Image-tansfer-to-grayimage.rar_color
09-24
标题中的“Color-Image-transfer-to-grayimage.rar_color”暗示了这个压缩包包含的是一组用于将彩色图像转换为灰度图像的资源，可能是Matlab代码或者相关教程。描述中的“Matlab实现图像批量转换灰度，省时，省力。...
supervivi-tansfer-tool-read-only
09-21
标题 "supervivi-tansfer-tool-read-only" 暗示我们正在讨论一个用于与设备交互的工具，可能特别关注于固件更新或数据传输。这个工具可能具有只读功能，确保在操作过程中不会意外修改目标设备的原始数据。关键词 ...
tansFER
最新发布
04-02
### 数据传输方法或文件传输协议 在讨论数据传输方法或文件传输协议时，可以从多个角度来理解其功能和技术实现。以下是几种常见的文件传输方式及其特点： #### 1....Aspera 是一种高效的文件传输工具，支持高速网络...
迁移学习源代码，附解释标注
04-27
迁移学习源代码，附解释标注~迁移学习源代码，附解释标注
迁移学习的工具箱代码
04-21
这是模式识别方向新起的一个领域，即迁移学习，其中包含了迁移学习程序开发所需的底层工具箱。
迁移学习——样本自适应
小花生的博客
07-08 1万+
Domain Adaptive（特征层面） 继Jason Yosinski在2014年的NIPS上的《How transferable are features in deep neural networks?》探讨了深度神经网络的可迁移性以后，有一大批工作就开始实际地进行深度迁移学习。简要回顾一下Jason工作的重要结论：对于一个深度网络，随着网络层数的加深，网络越来越依赖于特定任务；而浅层...
迁移学习（TRANSFER LEARNING）
csdnforyou的博客
10-06 728
在本教程中，您将学习如何使用迁移学习来培训您的网络。 在实践中，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是相对少见的。相反，在一个非常大的数据集上预先训练一个卷积神经网络是很常见的（例如，ImageNet，它包含了120万个有1000个类别的图像），然后使用“卷积神经网络”作为初始化或固定的功能提取器来完成感兴趣的任务。 这两种主要的转移学习情景如下： 1...
最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）损失函数代码解读（Pytroch版）
wuguangbin1230的博客
09-08 8020
##代码及参考资料来源 Source code: easezyc/deep-transfer-learning[Github] 参考资料：迁移学习简明手册 MMD介绍 MMD（最大均值差异）是迁移学习，尤其是Domain adaptation （域适应）中使用最广泛（目前）的一种损失函数，主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。两个分布的距离定义为： MMD(X,Y)=∣∣1n∑ni=1ϕ(xi)−1m∑mj=1ϕ(yj)∣∣2H(1)MMD(X,Y) = ||\frac{1}{n}\sum_{i=1.
迁移学习(Transfer Learning)概述及代码实现(full version)
黄波波的博客
04-21 1万+
基于PaddlePaddle的李宏毅机器学习——迁移学习 大噶好，我是黄波波，一名入门不久自学AI的AI Trainer,宝可梦训练师（纯属业余）。希望能和大家共进步，错误之处恳请指出！ 百度AI Studio个人主页, 我在AI Studio上获得白银等级，点亮2个徽章，来互关呀~ 本项目是在飞桨深度学习学院提供的李宏毅-机器学习特训营课程。 Abstract 本文共分为两大部分：第一部分介绍迁移学习的主要概念以及类型，第二部分是实现迁移学习布置的作业——领域对抗性训练(Domain Advers
域适应MMD损失函数的运用
niuxuan23的博客
11-10 1084
MMD（Max mean discrepancy 最大均值差异）是迁移学习，尤其是Domain adaptation （域适应）中使用最广泛（目前）的一种损失函数，主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。
迁移学习与 Transfer Learning
AI天才研究院
01-02 588
1.背景介绍 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，它允许模型从一个任务中学习到的知识在另一个不同的任务上进行应用。这种方法通常在训练数据有限或计算资源有限的情况下非常有用，因为它可以加速模型的训练过程，提高模型的性能，并减少需要大量数据来训练模型的时间和成本。 迁移学习的核心思想是利用已经训练好的模型在新任务上进行微调，从而在新任务上获得更好的性能。这种方法通常包...
迁移学习怎么做？迁移成分分析 (TCA) 方法简介
weixin_34414196的博客
10-24 6691
之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论，大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了，想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章，与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限，请各位多多提意见，我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法 TCA 为主题！（我的第...
【深度学习】迁移学习 (Transfer Learning)
JNing
02-03 6194
【深度学习】迁移学习 (Transfer Learning)
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