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深度学习Keras对InceptionV3迁移学习精讲
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15-迁移学习训练实践
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2023-01-12 22:59:39
课时名称
课时知识点
15-迁移学习训练实践
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AI学习指南深度学习篇-
迁移学习
的
实践
迁移学习
是一种机器学习方法,它利用在一个领域上
训练
得来的知识,来帮助另一个相关领域的学习。具体来说,它可以在有大量数据的任务上
训练
出模型,并将该模型的权重和配置迁移到一个数据较少的相似任务上。
迁移学习
是一种强大的技术,能够有效提高模型在少量数据上的表现。通过使用 TensorFlow 和 PyTorch,我们可以简单地实现
迁移学习
的各种操作。本文提供了详细的代码示例,这将有助于您在实际项目中应用
迁移学习
。
人工智能--
迁移学习
(Transfer Learning)
2.掌握目标检测模型的评测指标(IOU和mAP)、标准评测数据集(Pascal VOC,MS COCO和Cityscapes)以及检测模型中的一些
训练
技巧,如数据增强、多尺度
训练
/测试、预测框微调/投票法、在线难例挖掘、软化非极大抑制、RoI对齐和集成。目标:掌握深度
迁移学习
的思想与组成模块,学习深度
迁移学习
的各种方法,对比各种方法的优缺点,掌握深度
迁移学习
的适用范围。目标:掌握
迁移学习
的思想与基本形式,了解传统
迁移学习
的基本方法,对比各种方法的优缺点,掌握
迁移学习
的适用范围。...
机器学习-
迁移学习
的介绍
主要就是介绍
迁移学习
相关的内容
大模型系列13-
迁移学习
(WIP)
这些前缀向量会参与模型的计算过程,通过调整前缀向量的参数来影响模型的输出,从而实现对特定任务的微调。例如,在一个 Transformer 架构的语言模型中,通常只对多头注意力(Multi - Head Attention)机制中的查询(Q)和键(K)矩阵应用 LoRA,这些矩阵的维度较高,通过低秩分解可以有效地减少需要更新的参数数量。在自然语言处理领域,
迁移学习
是一种关键技术,用于将从一个任务或领域中学到的知识迁移到另一个任务或领域中,从而减少
训练
时间、计算资源,并提升模型在特定任务上的表现。
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。
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