一个例子了解迁移学习

最新推荐文章于 2025-04-26 18:15:20 发布
最新推荐文章于 2025-04-26 18:15:20 发布
阅读量366 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangyangzhizhou/article/details/86384945
本文介绍迁移学习的概念，探讨不同的迁移方式如样本迁移、特征迁移和模型迁移，并通过预训练的VGG16网络在flower17数据集上的应用，展示了如何进行模型迁移。在实践中，使用水仙花和款冬两类花卉进行分类任务，减少了训练时间并提高了学习效果。

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

迁移学习

对于传统机器学习而言，要求训练样本与测试样本满足独立同分布，而且必须要有足够多的训练样本。而迁移学习能把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），目标领域往往只有少量有标签样本，使得目标领域能够取得更好的学习效果。

迁移方式</

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
迁移学习(Transfer Learning) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-15 721
迁移学习(Transfer Learning) - 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习领域，面对不同的任务时，我们通常需要从头开始训练全新的模型。对于简单的任务，这可能不是问题，
迁移学习：让AI Agent快速适应新领域
AI天才研究院
03-23 844
在当今人工智能快速发展的时代，AI Agent在各个领域都有着广泛的应用。然而，传统的机器学习模型往往需要大量的标注数据才能在特定领域取得良好的效果。当面对新的领域时，重新收集和标注数据不仅成本高昂，而且耗时费力。迁移学习作为一种有效的解决方案，旨在将在一个或多个源领域中学习到的知识迁移到目标领域，从而使AI Agent能够快速适应新领域，减少对目标领域标注数据的依赖。本文的范围涵盖了迁移学习的基本概念、核心算法原理、数学模型、实际应用案例以及相关的工具和资源推荐。
迁移学习实例
咔咔响
09-28 3804
上一篇我们介绍了迁移学习的核心思想和流程，我们介绍一个实例来加深理解。传送门：迁移学习概述获取预训练模型pytorch和tensorflow都封装了很多预训练模型。pytorch通过工具包...
迁移学习原理与实例
qq_39444290的博客
04-21 1113
一、资源简介   这次给大家推荐一篇关于卷积神经网络迁移学习的实战资料，卷积神经网络迁移学习简单的讲就是将一个在数据集上训练好的卷积神经网络模型通过简单的调整快速移动到另外一个数据集上。   随着模型的层数及模型的复杂度的增加，模型的错误率也随着降低。但是要训练一个复杂的卷积神经网络需要非常多的标注信息，同时也需要几天甚至几周的时间，为了解决标注数据和训练时间的问题，就可以使用迁移学习。   ...
迁移学习举例
zhuguiqin1的专栏
11-14 2890
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（Transfer Learning）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-26 1092
迁移学习是一种机器学习技术，其核心思想是将从一个任务（通常是数据丰富的大规模任务）中学到的知识或模型，应用到另一个相关但数据较少的新任务上，以提高学习效率和性能。它特别适用于数据稀缺或标注成本高昂的场景。迁移学习的核心在于知识迁移。源任务（Source Task）：通常有大量标注数据，模型在这个任务上已经训练得很好。目标任务（Target Task）：数据量较少或任务较为特殊，需要利用源任务的知识来提升性能。迁移学习的目标是通过在源任务上学习到的特征、权重或模型，加速目标任务的训练或提升其性能。
使用 Jupyter 笔记本在 Python 中实现许多迁移学习算法_python_代码_下载
06-08
**正文** 标题“使用 Jupyter 笔记本在 Python 中实现许多迁移学习算法”提示了本文将探讨如何在 Python 的 Jupyter ...通过实际操作这些代码，读者可以深入了解迁移学习的工作原理，以及如何将其应用于自己的项目中。
基于 PyTorch 的迁移学习介绍 （图像分类实战演示）
Henry的博客
07-10 1899
要了解有关我们模型的更多信息，让我们使用 torchinfo 的summary() 方法。为此，我们将传入：model - 我们想要获得摘要的模型。input_size - 我们想要传递给模型的数据的形状，对于 effectivenet_b0 的情况，输入大小为 (batch_size, 3, 224, 224)，尽管 effectivenet_bX 的其他变体具有不同的输入大小。
TensorFlow迁移学习工程实例
06-17
TensorFlow迁移学习工程实例
基于实例和特征的迁移学习算法研究
09-23
Boosting for Transfer Learning作者的硕士学位论文，可以作为Boosting for Transfer Learning的补充材料学习，当中有很详细的公式推导，以及参数设计的理论支撑。是学习Transfer Learning的好资料。
迁移学习系列---基于实例方法的迁移学习
hestendelin的专栏
09-18 9204
机器学习中有一种特殊的类型，即迁移学习。简单来讲，将先前领域或任务中学到的知识或技能应用到新的领域或任务中，即为迁移学习。当然，要想迁移，需要保证二者之间有一定的共性。自...
深度学习--- Xception迁移学习及实例
d_eng_的博客
06-26 1317
🎨开发平台：jupyter lab 🎄运行环境：python3、TensorFlow2.x
迁移学习的介绍和案例
zikyou的博客
04-22 655
案例 迁移学习 利用数据，任务和模型之间的相似性， 都是分类问题 在旧的领域学习过或训练好的模型 应用于新的领域进行训练 模型地址：models/research/slim at master · tensorflow/models · GitHub fine tuning， 微调 调整模型参数不需要过多调整 调整模型结构，微微调整 其中Pre_trained:预训练模型 fine tuning：微调后的模型 预训练模型： tensorflow Model .
迁移学习与代码举例
热门推荐
u011517132的博客
03-18 1万+
迁移学习出现背景 在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中，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，关键是现实场景中，往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习) 基于同分布假设 需要大量标注数据 然而实际使用过程中不同数据集可能存在一些问题，比如 数据分布差异 标注数据过期 训练数据过期，也就是好不容易标定...
迁移学习（含代码示例）
GodGump的博客
06-16 6353
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
PyTorch迁移学习入门：性别识别示例教程
综上所述，本资源是一个非常实用的入门级教程，通过一个具体的项目——性别识别，帮助学习者了解和掌握PyTorch框架以及迁移学习的技能。通过本教程的学习，学习者将对PyTorch有更深入的理解，并能够将其应用于解决...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

超人汪小建(seaboat)

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值