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標簽 > 遷移學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)中在計算機視覺任務(wù)和自然語言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候已經(jīng)消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強大技能遷移到相關(guān)的的問題上。
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預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系
預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個重要概念，它們在提高模型性能、減少訓(xùn)練時間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)...
2024-07-11 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1757 0
遷移學(xué)習(xí)（Transfer Learning）是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要概念，其核心思想是利用在一個任務(wù)或領(lǐng)域中學(xué)到的知識來加速或改進另一個相關(guān)任務(wù)或領(lǐng)...
2024-07-04 標簽：代碼機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 2869 0
遷移學(xué)習(xí)需要將預(yù)訓(xùn)練好的模型適應(yīng)新的下游任務(wù)。然而，作者觀察到，當(dāng)前的遷移學(xué)習(xí)方法通常無法關(guān)注與任務(wù)相關(guān)的特征。在這項工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標簽：算法機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6858 0
YOLOv8+OpenCV實現(xiàn)DM碼定位檢測與解析
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各種指標全面超越現(xiàn)有對象檢測與實例分割模型，借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設(shè)計優(yōu)點，全面...
AI的另一個重要推動者是大型預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，這些模型已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用于自然語言和圖像處理，以在遷移學(xué)習(xí)的幫助下處理各種各樣的應(yīng)用。其中最具代表性的是自...
2023-02-02 標簽：人工智能智能計算遷移學(xué)習(xí) 1580 0
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC ...
2022-12-19 標簽：機器人機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1426 0
上述兩種遷移方式，分別適合大量數(shù)據(jù)跟少量數(shù)據(jù)，前一種方式計算跟訓(xùn)練時間會比第二種方式要長點，但是針對大量自定義分類數(shù)據(jù)效果會比較好。
2022-10-09 標簽：數(shù)據(jù)模型遷移學(xué)習(xí) 1180 0
遷移學(xué)習(xí)廣泛地應(yīng)用于NLP、CV等各種領(lǐng)域，通過在源域數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)知識，再遷移到下游其他目標任務(wù)上，提升目標任務(wù)上的效果。其中，Pretrain-Fine...
2022-04-02 標簽：網(wǎng)絡(luò)模型遷移學(xué)習(xí) 3429 0
遷移學(xué)習(xí)與模型預(yù)訓(xùn)練：何去何從
把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T（T稱為目標任務(wù)），遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個任務(wù)S（S稱為源任務(wù)）來提升任務(wù)T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...
2019-07-18 標簽：模型nlp遷移學(xué)習(xí) 8129 0
關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程
這些改進，加上這些方法的廣泛可用性和易集成性，使人們想起了導(dǎo)致計算機視覺中預(yù)訓(xùn)練字嵌入和ImageNet預(yù)訓(xùn)練成功的因素，并表明這些方法很可能成為NLP...
2019-06-23 標簽：nlp遷移學(xué)習(xí) 2511 0
機器學(xué)習(xí)方法遷移學(xué)習(xí)的發(fā)展和研究資料說明立即下載
類別：人工智能 2020-07-17 標簽：算法數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí) 902 0
深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用，識別麥田倒伏面積
在小麥揚花灌漿期，土壤中的養(yǎng)分供應(yīng)非常重要。因此，及時施肥是保證小麥生長的關(guān)鍵。一般來說，施肥時間應(yīng)該在小麥揚花開始期時進行。一般選擇氮、磷、鉀等多種元...
2023-12-12 標簽：無人機深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 448 0
基于OpenVINO? 打造一站式光學(xué)字符識別 & 檢測大師（OCR-Master）
相比背景單一且字體規(guī)范的辦公文檔識別場景，工業(yè)字符背景復(fù)雜且字體非標，例如：字符凹凸、彎曲字符、點狀印刷、背景高反光等，業(yè)內(nèi)的綜合識別率僅有 90% 甚...
2023-11-03 標簽：OCRai技術(shù)遷移學(xué)習(xí) 1061 0
針對文本生成任務(wù)提出一種基于提示的遷移學(xué)習(xí)方法
理解是一個復(fù)雜且多面的能力，包括對文本詞匯、背景知識、語言結(jié)構(gòu)的理解。因此，我們采用GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1, SQuAD...
2022-09-23 標簽：語言模型數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 1750 0
三篇基于遷移學(xué)習(xí)的論元關(guān)系提取
該篇文章為了使論辯中繁瑣的過程自動化，提出了一個大規(guī)模數(shù)據(jù)集IAM，該數(shù)據(jù)集可用于一系列論辯挖掘任務(wù)，包括主張?zhí)崛?、立場分類、證據(jù)提取等。之后進一步提出...
2022-08-16 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 1299 0
人工智能學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí)實戰(zhàn)進階
上課時間安排： 2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、機器學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法介紹 什么是機器學(xué)習(xí)？ 機器學(xué)習(xí)...
2022-04-28 標簽：深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1724 0
導(dǎo)讀：近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了許多深度學(xué)習(xí)框架。這些框架各有所長，各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、P...
2022-04-26 標簽：深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 9219 0
摘要: 標簽比例學(xué)習(xí)問題是一項僅使用樣本標簽比例信息去構(gòu)建分類模型的挖掘任務(wù)，由于訓(xùn)練樣本不充分，現(xiàn)有方法將該問題視為單一任務(wù)，在文本分類中的表現(xiàn)并不理...
2022-03-30 標簽：信息算法遷移學(xué)習(xí) 591 0
如何用Matlab做一個新的遷移學(xué)習(xí)實戰(zhàn)詳解
以圖像識別為例。如果你想構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓它能夠識別馬匹，但是手上又沒有任何公開的算法可以完成這項任務(wù)。
2021-04-26 標簽：matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別 5681 0
YoloV5期望你有兩個目錄，一個用于訓(xùn)練，一個用于驗證。在這兩個目錄中，你需要另外兩個目錄，“Images”和“Labels”。Images包含實際的...
2021-04-18 標簽：圖像分類目標檢測遷移學(xué)習(xí) 6955 0
半監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，遷移學(xué)習(xí)，表征學(xué)習(xí)以及小樣本學(xué)習(xí)
在大規(guī)模標注的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度模型不僅可以使手頭的任務(wù)表現(xiàn)良好，還可以使模型學(xué)習(xí)對于下游任務(wù)的有用特征形式。但是，我們是否可以在不使用如此昂貴且細粒度的...
2021-01-18 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 8644 0
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