在人工智能和深度学习领域,迁移学习(Transfer Learning)已成为解决数据稀缺问题的一种有效策略。尤其在深度学习的背景下,深度迁移学习(Deep Transfer Learning)方法允许我们将一个领域训练好的模型迁移到另一个领域,以加速训练过程并提高模型的性能。本文将探讨深度迁移学习的基本概念、主要方法、应用场景及其优势与挑战。
本文是Deep Learning Course总结系列的第三篇,在防止过拟合,降低训练集和测试集间输出误差的解决方案上,除了正则化处理还可以采用集成学习和迁移学习的方法。本文的主要内容是对集成学习和迁移学习进行介绍。 本系列前两篇传送门:第一篇[Deep Learning] 神经网络基础;第二篇[Deep Learning] 卷积神经网络 CNNs。 集成...
但是如果你学校的实验并没有配什么好的电脑,或者你个人也并没有这么土豪,可以砸很多钱进去玩deep learning,那么 transfer learning 可以说是一剂灵丹妙药了,可以让没有显卡的人也能玩转deep learning。 著名课程cs231n也有一章来讲解 transfer learning,有兴趣的同学可以看看。 下面我会用kaggle上面的一个比赛来实际...
迁移学习:让Deep Learning快速落地 从去年年初 AlphaGo 战胜李世石,到年底 Master 一波60连胜,再到最近DeepMind推出的AlphaGo Zero,仿佛棋神下凡的超级AI强手连发,把人工智能这个概念推上了历史的新高度。随着人工智能在公众层面的热度不断提升,业内人士的关注点却更加聚焦在AI与现实场景的结合,比如如何加速一个深度学习...
第二门课 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization) 第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) ...
Deep Transfer Learning综述阅读笔记 这是一篇linkedin发表的深度迁移学习综述, 里面讲了一些对于search/recommend system中的迁移学习应用. 有不少指导性的方法, 看完后摘录出来 对于ranking方向的TL, 主要有两种transfer方式: Model transfer 对于参数量非常大的预训练模型, Fine-tuning 训练代价比较大, 这里基本没介绍...
在这5堂课中,学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Histopathologic Oral Cancer Detection using CNNs
Learn how deep learning works and how to use deep learning to design smart systems in a variety of applications. Resources include videos, examples, and documentation.
Learn how deep learning relates to machine learning and AI. In Azure Machine Learning, use deep learning models for fraud detection, object detection, and more.