迁移学习入门

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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#迁移学习 #人工智能 #机器学习

本文探讨了迁移学习在适应新任务、多模态数据处理中的应用，涉及方法如MMD和DANN，以及如何实现在不同模态间知识的传递，适合初学者了解迁移学习与领域自适应的基础概念。
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？
985小水博的摸鱼日常
09-27 1142
迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法，学习笔记！
迁移学习学习
zdktlyx的博客
11-14 1590
假设源领域和目标领域的图像特征和标签之间的条件概率分布是相同的，即 Qs(ys∣xs)=Qt(yt∣xt)。在这种情况下，源领域和目标领域的数据分布就是不同的，源领域的图像背景和光照条件的分布与目标领域中的背景和光照条件的分布不同。这就是所谓的边缘分布不同。在迁移学习中，边缘分布通常表示的是数据的特征的统计分布，它可以表示为 P(Xs)或P(Xt)，即源领域和目标领域中输入特征X的分布。：源领域和目标领域的数据都是图像，因此它们的特征空间是相同的，即Xs​=Xt​，都包含图像的像素特征。
迁移学习基础
qq_50086023的博客
03-28 1878
迁移学习笔记
迁移学习基础知识
2301_78820199的博客
04-27 594
迁移学习的基础了解
深度学习 ———— 迁移学习
2403_88150975的博客
05-09 1714
)也可以统一使用较小学习率，比如1e-4。这时候，只有最后一层（fc）是可训练的。阶段冻结情况优化哪些层学习率阶段1冻结全部层，fc 除外只训练fc1e-3阶段2解冻layer4训练1e-4阶段3解冻layer3训练1e-5。
一文读懂迁移学习：从理论到实践
2201_75491841的博客
05-21 1751
迁移学习作为机器学习领域的重要技术，通过知识的迁移和复用，为解决各种实际问题提供了高效的解决方案。从基础概念到代码实践，再到广泛的应用场景，我们看到了迁移学习强大的生命力和广阔的发展前景。随着技术的不断进步，迁移学习也面临着一些挑战和机遇。例如，如何更好地处理源领域和目标领域差异较大的情况，如何在保证迁移效果的同时提高迁移效率等。未来，迁移学习有望与更多新兴技术相结合，如强化学习、联邦学习等，进一步拓展其应用边界，在更多领域发挥更大的价值。
迁移学习之基本概念
weixin_57342469的博客
08-09 958
矛盾传统机器学习迁移学习大数据与少标注增加人工标注，但是昂贵且耗时数据的迁移标注大数据与弱计算只能依赖强大计算能力，但是受众少模型迁移普适化模型与个性哈需求通用模型无法满足个性化需求模型自适应调整特定应用冷启动问题无法解决数据迁移。
什么是迁移学习？
学习与分享人工智能技术
11-29 2537
本文详细介绍了迁移学习的概念以及基本策略。
迁移学习入门（读王晋东博客）
LOSTB的博客
05-29 1141
迁移学习入门
迁移学习入门手册transfer_learning_tutorial_wjd.pdf
11-15
第 1 章介绍了迁移学习的概念，重点解决什么是迁移学习、为什么要进行迁移学习这 两个问题。 第 2 章介绍了迁移学习的研究领域。 第 3 章介绍了迁移学习的应用领域。 第 4 章是迁移学习领域的一些基本知识，包括...
matlab-迁移学习-入门教程
03-16
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行迁移学习，特别是在图像分类任务中的应用。MATLAB作为一款强大的编程环境，为机器学习和深度学习提供了丰富的工具箱，其中包括支持迁移学习的功能。迁移学习是一种利用预...
微算法科技（NASDAQ：MLGO）使用区块链和迁移学习技术进行安全的IoT数据传输
MicroTech2025的博客
12-01 443
迁移学习突破IoT设备数据孤岛与异构适配难题，复用已有知识加速新场景模型部署，降低设备端算力与数据量需求，二者结合既保障数据可信流通，又提升数据处理效率与跨设备兼容性，适配多行业IoT复杂场景（如工业物联网中多厂商设备协同，智能家居跨品牌设备数据交互），相比传统方案，安全防护更全面，数据利用更高效。智慧医疗领域，IoT医疗设备（如穿戴式监测仪）数据经区块链安全上链，迁移学习辅助不同设备健康数据融合分析，辅助疾病诊断与远程医疗，拓展医疗数据应用边界，提升诊疗效率与准确性。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 843
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 995
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1108
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最新发布
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 470
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
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