不提取domain私有的特征,而尽量提取不同domain的共性特征。 3.2 zero-shot learning 零样本学习 比如source是对猫狗进行分类,而target data中则出现了猴子。直接使用source模型显然是没法用的,因为连猴子这个label都是缺失的。此时我们可以使用zero-shot learning,不直接学习类别,而是类别的属性。比如我们可以创建一个tabl...
这个实例来自https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-16-transfer-learning/ 个人觉得讲的简单生动,很好理解。 6.1 目标 迁移一个图片分类的 CNN (VGG)(这个 VGG 在1000个类别中训练过),我们提取这个 VGG 前面的 Conv layers, 重新组建后面的 fully connected layers, 让它做一个和...
vgg=Vgg16(vgg16_npy_path='./for_transfer_learning/vgg16.npy')print('Net built')foriinrange(100):b_idx=np.random.randint(0,len(xs),6)train_loss=vgg.train(xs[b_idx],ys[b_idx])print(i,'train loss: ',train_loss)vgg.save('./for_transfer_learning/model/transfer_learn') 训练好之...
将知识迁移到新环境中的能力通常被称为迁移学习(transfer learning),这就是本文将讨论的内容。在这篇...
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(源领域)的知识,迁移到另外一个领域(目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。 通常,源领域数据量充足,而目标领域数据量较小,这种场景就很适合做迁移学习,例如我们我们要对一个任务进行分类,但是此任务中数据不充足(目标域),然而却又大量的相关...
1. 前言 迁移学习(Transfer Learning,TL)对于人类来说,就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑...
Transfer Learning 那么现在,咱们今天就跟大家来介绍一个比较重要的概念,深度学习共同的基础部分,就是transfer learning。 咱们现在的这个深度学习模型变得越来越复杂了。上节课给大家举过这些例子,不同的人提出来了不同的模型, 重点给大家介绍了一个RES-NET和Inception model,也称为GoogleNET。
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。 通常,源领域数据量充足,而目标领域数据量较小,这种场景就很适合做迁移学习,例如我们我们要对一个任务进行分类,但是此任务中数据不充足(目标域),然而却又大量的...
迁移学习 (Transfer Learning) 是把已学训练好的模型参数用作新训练模型的起始参数. 迁移学习是深度学习中非常重要和常用的一个策略. 为什么使用迁移学习 更好的结果 迁移学习 (Transfer Learning) 可以帮助我们得到更好的结果. 当我们手上的数据比较少的时候, 训练非常容易造成过拟合的现象. 使用迁移学习可以帮助...
在训练深度学习模型时,有时候我们没有海量的训练样本,只有少数的训练样本(比如几百个图片),几百个训练样本显然对于深度学习远远不够。这时候,我们可以使用别人预训练好的网络模型权重,在此基础上进行训练,这就引入了一个概念——迁移学习(Transfer Learning)。