【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战:使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战:使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】

本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术:微调(fine tuning)。如下图所示,微调由以下4步构成。 在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。 创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源...

深度学习中的迁移学习:从理论到实践

引言随着深度学习的广泛应用,特别是在图像识别、自然语言处理等领域,研究人员和工程师们面临的一个主要挑战是数据的匮乏和训练成本的高昂。迁移学习(Transfer Learning)为这一问题提供了巧妙的解决方案。它通过借鉴预训练模型的知识,使得在小数据集上也能训练出性能优异的模型。本文将深入探讨迁移学...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习与自动驾驶

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开发者课程背景图
使用Python实现深度学习模型:迁移学习与预训练模型

使用Python实现深度学习模型:迁移学习与预训练模型

迁移学习是一种将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上的方法。通过使用预训练模型,迁移学习可以显著减少训练时间并提高模型性能。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和PyTorch进行迁移学习,并展示其在图像分类任务中的应用。 什么是迁移学习? 迁移学习的基本思想是利用在大规模数据...

【视频】少样本图像分类?迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例

【视频】少样本图像分类?迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30793 您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗?众所周知,机器学习需要大量数据,而收集和注释数据需要时间且成本高昂(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习...

探索深度学习中的迁移学习:知识融合与创新应用

迁移学习作为机器学习领域中的一个重要分支,在深度学习时代迎来了新的发展机遇。它通过将已学习的知识迁移到新的任务中,实现对新任务的优化与加速,从而显著提升了模型的泛化能力和效率。然而,迁移学习并非一劳永逸的解决方案,其应用依然面临着诸多挑战与限制。首先,迁移学习涉及到如何进行知识融合的问题。在实际应用...

积木式深度学习的正确玩法!新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷|NeurIPS 2022()

积木式深度学习的正确玩法!新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷|NeurIPS 2022()

由于子模型的多样性,这种网络组装是一个搜索空间较大的组合优化问题,定义了一定的搜索条件:每次网络组合从同一个功能集拿出一个网络块,并按照其在原始网络中的位置进行放置;合成的网络需满足计算量的限制。这一过程被描述为一个0-1整数优化问题优化。为了进一步减小每一次计算组合模型性能的训练开销,作者借鉴了N...

积木式深度学习的正确玩法!新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷|NeurIPS 2022(1)

积木式深度学习的正确玩法!新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷|NeurIPS 2022(1)

  新智元报道  编辑:LRS 好困【新智元导读】NeurIPS 2022上的一篇论文提出一种新的迁移学习范式,称为「深度模型重组」。它可以将不同种类的深度学习模型类似积木一样,按照下游任务拼装起来,并获得极大的性能增益。在距今980年前的北宋仁宗庆历年间,一...

深度学习与深度迁移学习有什么区别?

包含关系,深度学习是这些等等等等学习的一个总括,只要你是用了比较深的神经网络提取特征训练都能叫深度学习。那么深度迁移学习是什么呢,这得从迁移学习开始说,迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。值得注意的是,这里的迁移学习还不能算作深度学习,一句话可以概括,深度学习...

迁移学习实践 深度学习打造图像的别样风格

迁移学习实践 深度学习打造图像的别样风格

一、前言训练环境:Google colab 训练时长:<15min 论文地址:https://arxiv.org/abs/1508.06576在本教程中,我们将学习如何使用深度学习来创作另一种(毕加索或梵高式)风格的图像,这就是所谓的神经类型迁移!这是列昂·盖茨的论文中概述的一种...

深度学习第21讲:迁移学习的基本原理和实践

作为一门实验性学科,深度学习通常需要反复的实验和结果论证。在现在和将来,是否有海量的数据资源和强大的计算资源,这是决定学界和业界深度学习和人工智能发展的关键因素。通常情况下,获取海量的数据资源对于企业而言并非易事,尤其是对于像医疗等特定领域,要想做一个基于深度学习的医学影像的自动化诊断系统,大量且高...

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