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深度学习Keras对InceptionV3迁移学习精讲
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04-深度模型迁移学习的必要性
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2023-01-12 22:59:38
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04-深度模型迁移学习的必要性
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深度
学习笔记-2.
迁移学习
(Transfer Learning)
一,
迁移学习
是什么? 别处学得的知识,迁移到新场景的能力,就是“
迁移学习
”。具体在实践中体现为:将 A任务上 预训练好的
模型
放在B任务上,加上少量B任务训练数据,进行微调 。 二,与传统学习的比较 传统学习中,我们会给不同任务均提供足够的数据,以分别训练出不同的
模型
: 但是如果 新任务和旧任务类似,同时新任务 缺乏足够数据去从头...
深度
学习手记(九)之Inception-v3实现
迁移学习
在训练神经网络
模型
时,往往需要很多的标注数据以支持
模型
的准确性。但是,在真实的应用中,很难收集到如此多的标注数据,即使可以收集到,也需要花费大量的人力物力。而且即使有海量的数据用于训练,也需要很多的时间。因此为了解决标注数据和训练时间的问题,可以考虑使用
迁移学习
。 所谓的
迁移学习
,就是将一个问题上训练好的
模型
通过简单的调整使其适用于一个新的问题,即只改变训练好的
模型
最后一层全连接层,而保留...
迁移学习
:让你的
深度
学习
模型
更聪明的秘密武器
迁移学习
(Transfer Learning)是一种机器学习技术,它的核心思想是将一个领域(源领域)中学到的知识迁移到另一个领域(目标领域),以提升在目标领域的学习效果和性能。与传统的机器学习方法不同,
迁移学习
并不依赖于在目标任务上从头开始训练一个
模型
,而是利用已有的
模型
和数据,尤其是在数据稀缺的情况下,显著提高
模型
的训练效率和准确性。
迁移学习
作为一种强大的技术,能够帮助我们在数据稀缺的情况下迅速构建高效的
深度
学习
模型
。通过本文的介绍和实例,相信你已经对
迁移学习
有了更深入的理解。
深度
学习中的
迁移学习
:预训练
模型
微调与实践
深度
神经网络的训练通常需要大量的数据和时间,通过利用已经在大规模数据集(如ImageNet)上训练过的
模型
,
迁移学习
能够极大地缩短训练时间,并显著提高性能。接下来的部分将详细介绍如何使用经典的预训练
模型
,如ResNet和VGG,进行微调和
迁移学习
的实现。通过
迁移学习
,医学图像分析可以借助在ImageNet等大数据集上预训练的
模型
提取基础特征,然后通过微调,
模型
可以有效学习到医学图像中特定的病变或异常区域。微调
深度
学习
模型
的关键在于,冻结
模型
的大部分层次,并根据任务的需求重新训练部分层。
深度
学习|
迁移学习
|强化学习
1.
深度
学习: 基于卷积神经网络的
深度
学习(包括CNN、RNN),主要解决的领域是图像、文本、语音,问题聚焦在分类、回归 也就是我们经典的各种神经网络算法。 图1:
深度
学习适用领域 图2:吴恩达预知的未来五年的主战场-
迁移学习
深度
学习的局限性: 1. 表达能力的限制。 因为一个
模型
毕竟是一种现实的反映,等于是现实的镜像,它能够描述现实的能力越强就越准确...
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