AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索——论文阅读
AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索 Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501.0.....
【Pytorch神经网络实战案例】25 （带数据增强）基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 数据增强在目前分类效果最好的EficientNet系列模型中，EfficientNet-B7版本的模型就是使用随机数据增强方法训练而成的。RandAugment方法也是目前主流的数据增强方法，用RandAugment方法进行训练，会使模型的精度得到提升。2 RandAugment2.1 RandAugment方法简介RandAugment方法是一种新的数据增强方法，它比自动数据增强（AutO....
【Pytorch神经网络实战案例】24 基于迁移学习识别多种鸟类（CUB-200数据集）
1 迁移学习在实际开发中，常会使用迁移学习将预训练模型中的特征提取能力转移到自己的模型中。1.1 迁移学习定义迁移学习指将在一个任务上训练完成的模型进行简单的修改，再用另一个任务的数据继续训练，使之能够完成新的任务。1.1.1 迁移学习举例在ImageNet数据集上训练过的ResNet模型，其任务是进行图片分类，可以对其进行修改使用在目标定位任务上。1.2 迁移学习的分类迁移学习是机器学习的分支....
PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移
1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录http://web.mit.edu/torralba/www/indoor.html，在如图1所示的页面中，下载得到这个数据集。■ 图1 MIT67数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有T....
基于神经网络的风格迁移目标损失解析
今天我想谈谈神经类型的转移和卷积神经网络。已有相当多的文章和教程可供使用。有时内容只是复制，有些则提供了一种新颖的实现。它们的共同之处在于对细节的快速钻研。在我看来太具体了。不仅如此，通常还有一些实现细节，这使得将重点放在整体的主要概念上变得更加困难。这篇文章可以看作是对其他文章的概述和理解，以便在更高的层次上理解这个概念。我的意图是去掉一些实现细节，使其足够高，足以满足初学者的需要，并激发他们....
Pytorch基于迁移学习的VGG卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我上一篇手撕VGG神经网络的注释 两个基本一样 只是这个网络是迁移过来的
import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....
Pytorch基于迁移学习的Alexnet卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我上一篇手撕Alexnet神经网络的注释 两个基本一样 只是这个网络是迁移过来的
import torch import torchvision import torchvision.models from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt from tqdm import tqdm from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader....
Nat. Mach. Intell. | 基于神经网络的迁移学习用于单细胞RNA-seq分析中的聚类和细胞类型分类...
今天给大家介绍由美国宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院生物统计学，流行病学和信息学系Jian Hu等人在《Nature Machine Intelligence》上发表了一篇名为“Iterative transfer learning with neural network for clustering and cell type classification in single-cell RNA-s....
Nat. Commun | 结合二维深度神经网络和迁移学习 预测RNA二级结构
研究背景RNA分子是生物体内参与各种如细胞分化、代谢、记忆存储等重要生命活动的一类大分子，其常见的种类有rRNA、mRNA、tRNA。近年来越来越多的实验表明RNA似乎无处不在、无所不能，而事实上，编码用的mRNA才占1.5%，而非编码RNA则占据了人类基因组的75％。但是我们对绝大多数的非编码RNA了解甚少，主要原因是缺乏结构信息，因为结构决定功能，不知道结构，我们就无法推测其功能。RNA的三....
如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习
训练深度神经网络是一个乏味的过程。更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。 迁移学习 在迁移学习中，我们希望利用源任务学到的知识帮助学习目标任务。例如，一个训练好的图像分类网络能够被用于另一个图像相关的任务。再比如，一个网络在仿真环境学习的知识可以被迁移到真实环境的网络。 总的来说，神经网络迁移学....
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