16-迁移学习过程可视化

hccmap 2023-01-12 22:59:39

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mongodb可视化界面，学习mongodb，就像mysql一样，有一个可视化界面，下载下来，大家就不用去官网下载了。安装包的环境是windows 64位

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一 迁移学习 1理论 1.1what 经有猫的分类器模型了，没必要从头开始训练，你可以将猫分类器模型的网络结构和参数迁移到训练狗的分类器模型中，然后稍微修改一下就能使用了 1.2优点更高的起点。微调前，源模型的初始性能比不使用迁移学习高。更高的斜率。训练中，源模型的提升速率比不使用迁移学习高。更高的渐进。训练得到的模型的收敛性比不使用迁移学习更好。 1.3迁移学习的方法实现迁移学习主要有两种常见的方法： Convnet微调：代替随机初始化，我们使用预训练的网络初始化我们的模型，，修改全连接层后再训练

Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种用于解释卷积神经网络（CNN）决策过程的方法，特别是在图像分类任务中。这种方法通过计算特定类别得分相对于网络最后一层卷积特征图的梯度，来确定哪些部分的图像对分类结果最为重要。具体来说，Grad-CAM利用梯度信息来定位图像中的关键区域，从而生成可视化图，帮助理解模型是如何做出分类决策的。

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种技术，旨在将一个领域（源领域）中学到的知识应用到另一个相关但不同的领域（目标领域）中。通过迁移学习，可以利用已有的数据和模型来提升新任务的学习效果，尤其是在目标领域数据有限的情况下。

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