15-迁移学习训练实践

hccmap 2023-01-12 22:59:39

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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。

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。...

主要就是介绍迁移学习相关的内容

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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