04-深度模型迁移学习的必要性

hccmap 2023-01-12 22:59:38

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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...

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（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。

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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