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標(biāo)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(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1986 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(biāo)簽：代碼機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3404 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(biāo)簽：算法機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 7063 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(biāo)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(biāo)簽：人工智能智能計算遷移學(xué)習(xí) 1674 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(biāo)簽：機器人機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1500 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(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型遷移學(xué)習(xí) 1247 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(biāo)任務(wù)上，提升目標(biāo)任務(wù)上的效果。其中，Pretrain-Fine...
2022-04-02 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)模型遷移學(xué)習(xí) 3584 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(biāo)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(biāo)簽：模型nlp遷移學(xué)習(xí) 8197 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(biāo)簽：nlp遷移學(xué)習(xí) 2563 0
面臨上述的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問題，簡單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個領(lǐng)域的偏差，即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題，本文研究了...
2019-06-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6973 0
僅會一點點python就能自己搭建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！
我們將在本實驗中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...
2019-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python遷移學(xué)習(xí) 4619 0
用于語音情緒識別的基于對抗學(xué)習(xí)的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實驗結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4723 0
如何解決人工智能應(yīng)用中數(shù)據(jù)隱私保護帶來的挑戰(zhàn)？
考慮有多個數(shù)據(jù)擁有方，每個數(shù)據(jù)擁有方各自所持有的數(shù)據(jù)集 Di 可以用一個矩陣來表示。矩陣的每一行代表一個用戶，每一列代表一種用戶特征。同時，某些數(shù)據(jù)集可...
2019-04-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能遷移學(xué)習(xí) 5800 0
為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型？一些頂級的預(yù)訓(xùn)練模型介紹
多用途模型是自然語言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應(yīng)用提供了動力。這些多用途自然語言處...
2019-04-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬 0
7個實用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用
因此，如果你需要一些快速的結(jié)果，或者只是想測試一個新的技術(shù)，選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因為它對你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...
2019-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3091 0
許多傳統(tǒng)的遷移學(xué)習(xí)方法都是利用預(yù)先訓(xùn)練好的語言模型（LMs）來實現(xiàn)的，這些模型已經(jīng)非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能...
2019-03-12 標(biāo)簽：語言模型強化學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3894 0
Facebook研究者擴展并增強LASER工具包，并在近期開源這個項目
LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務(wù)都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰...
2019-01-28 標(biāo)簽：FacebookLaser遷移學(xué)習(xí) 3605 0
NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包 ：用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級SDK
對于設(shè)計和集成智能視頻分析（IVA）端應(yīng)用程序（如停車管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問控制等）的開發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供...
2018-12-07 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)遷移學(xué)習(xí) 3380 0
如何在您自己的圖像上運行示例腳本，并對您有助于控制訓(xùn)練過程的一些選項作進一步解釋
任何訓(xùn)練在開始之前，需要一組圖像來向網(wǎng)絡(luò)傳授您想要識別的新類別。本文后半部分會介紹該如何準(zhǔn)備自己的圖像，但為了方便起見，我們創(chuàng)建了一個關(guān)于經(jīng)許可的花卉照...
2018-11-22 標(biāo)簽：圖像分類器遷移學(xué)習(xí) 3279 0
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