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(Transfer learning)是用已训练好的模型(预训练模型),迁移应用于另一个任务场景。 Training Deep Learning Models with Transfer Learning Videoww2.mathworks.cn/videos/training-deep-learning-models-with-transfer-learning-1486670648501.html 从头开始训练自己的网络模型,结果可能会更加精确,但一般需要大量带...
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...
[DeeplearningAI笔记]第三章2.7-2.8多任务学习/迁移学习 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的...
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...
第一周:深度学习的实用层面(Practical aspects of Deep Learning)(t.cn/E9vuVUg) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1.2 偏差,方差(Bias /Variance) 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning) 1.4 正则化(Regularization) ...
Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布。 Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与目标数据集输出维数相同的Softmax层 ...
这篇paper可以说是入门deep learning最基础的一篇paper了,得好好吃透,下面就来写写自己在阅读这篇paper时候的收获和总结。主要内容参考的是台大李宏毅的PPT和教程。再讲BN前,我们要先引入一个概念:feature scaling (可以翻译成为,特征缩放) Feature Scaling: 什么是特征… ...
Multi-view Learning 多视角学习入门 多视角学习 (Multi-View Learning) Embedding 万物皆Embedding,从经典的word2vec到深度学习基本操作item2vec YJango的Word Embedding--介绍 word2vec 迁移学习 1. 迁移学习:经典算法解析 2. 什么是迁移学习 (Transfer Learning)?这个领域历史发展前景如何?
transfer learning 迁移学习 Turing Machine 图灵机 U unsupervised learning 无监督学习 V Vanishing Gradient Problem 梯度消失问题 Vapnik–Chervonenkis theory(VC Theory)万普尼克-泽范兰杰斯理论 von Neumann architecture 冯·诺伊曼架构/结构 W weight(W)权重 ...