resnet101迁移学习第10页

【论文解剖】CVPR2020 SDRC

摘要迁移学习解决的是源域和目标域分布不一致的问题。主流方法采用对齐不同域特征，这可

·2023-06-16 11:56

大模型技术的 PPT 提纲及API数据返回展示

定义大模型技术大模型技术的发展历程大模型技术的优势和挑战大模型的基本结构和特点大模型的基本结构大模型的特点和优势大模型的训练方法大模型的应用场景大模型在自然语言处理领域的应用大模型在计算机视觉领域的应用大模型在金融科技领域的应用大模型在人工智能领域的应用大模型的训练方法基于梯度的方法基于采样的方法基于注意力机制的方法基于迁移学习的方法大模型的优化方法基于损失函数的优化方法基于梯度

bill3282278043·2023-06-16 09:57

迁移学习几篇论文简明分析

迁移学习的目的，从一个知识迁移到另一个DomainAdaption是其中一种因为比较喜欢简单通俗的写法，而且本身不是很复杂，所以我用最简单的方式解释了文章的核心内容，至于把结果显示出来，也是为了方便对比

全意君·2023-06-15 07:22

图像预训练模型的起源解说和使用示例

ImageNet预训练模型迁移学习（热门话题）使用预训练模型识别未知图像PyTorchImageNet的起源在2000年代初期，大多数AI研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，但缺乏数据样本，研究人员

·2023-06-14 10:21

AI：拿来主义——预训练网络（二）

上一篇文章我们聊的是使用预训练网络中的一种方法，特征提取，今天我们讨论另外一种方法，微调模型，这也是迁移学习的一种方法。微调模型为什么需要微调模型？

·2023-06-14 10:47

Zero-shot / One-shot / Few-shot Learning

2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019转载自：http://www.cnblogs.com/jngwl/articles/10221819.html#top1.Introduction在迁移学习中

TBYourHero·2023-06-14 07:38

猫十二分类问题

.构建train.txt、val.txt和test.txt3.自定义数据集读取类三、模型组网1.构建Dataloader2.组网四、模型训练1.训练2.训练数据+验证数据微调五、模型预测并保存结果六、迁移学习对比实验

BlackTurn·2023-06-14 04:38

大模型时代的BERT 详解

0：背景视觉算法因为有ImageNet的存在，迁移学习或者微调都很方便，但是当时NLP一直没有。在这个情况下BERT应运而生。1：技术框

PoomHey·2023-06-14 00:19

【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】

-102数据集解读2.数据预处理工作2.1导入工具包2.2数据增强策略（DataAugmentation）2.3数据读入2.3.1训练集与验证集读入2.3.2json文件读入3.模型的建立与训练3.1迁移学习

星未漾~·2023-06-13 06:12

人工智能的未来趋势和发展方向

本文将探讨人工智能和机器人领域的未来趋势和发展方向，重点关注以下几个方面：通用人工智能、人机协作、强化学习、迁移学习、边缘计算以及道德和法律议题。

PyTechShare·2023-06-13 01:31

深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码

Studying 开龙wu·2023-06-12 23:17

文档处理新探究成果——前沿技术CCIG文档图像智能分析论坛分享

fanstuck·2023-06-12 21:43

深度学习 Fine-tune 技巧

深度学习中需要大量的数据和计算资源（乞丐版都需要12G显存的GPU--）且需花费大量时间来训练模型，但在实际中难以满足这些需求，而使用迁移学习则能有效降低数据量、计算量和计算时间，并能定制在新场景的业务需求

sunny*&*·2023-06-12 17:05

花式Finetune方法大汇总

来自：圆圆的算法笔记作者：Fareise迁移学习广泛地应用于NLP、CV等各种领域，通过在源域数据上学习知识，再迁移到下游其他目标任务上，提升目标任务上的效果。

zenRRan·2023-06-12 17:33

论文阅读之Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（2020）

AbstractintroductionSetupmodelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperiments总结参考文章标题翻译过来，大概是：用统一的文本到文本转换器探索迁移学习的极限

Icy Hunter·2023-06-12 08:55

论文阅读之Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP（2019）

文章目录AbstractIntroductionAdaptertuningforNLPExperiments总结参考论文名称翻译过来就是“NLP的参数有效迁移学习”，其实就是是目前火热promptlearning

Icy Hunter·2023-06-12 08:55

什么是机器学习？有哪些算法和分类？又有哪些应用？看完你就懂了

主要介绍机器学习的基础概念，以及机器学习的发展过程，用一个形象的例子讲解大数据生态中的机器学习，并按照传统机器学习（包括分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、数据降维等）、深度学习，以及其他机器学习（迁移学习

hzbooks·2023-06-12 00:06

LLMs：自然语言处理领域—大语言模型的涉及四大技术领域(TL/USL/PT+Fine/Seq2Seq)、十大核心组件之详细攻略

LLMs：自然语言处理领域—大语言模型的涉及四大技术领域(TL/USL/PT+Fine/Seq2Seq)、十大核心组件之详细攻略目录LLMs涉及技术领域的简介1、多任务学习2、迁移学习：特征提取、微调

一个处女座的程序猿·2023-06-11 22:48

[迁移学习]预训练和微调

一、概述一般的有监督迁移学习分为以下三种：①将训练好的模型作为特征抽取模块（例如以resnet进行特征提取）②在一个相关的任务中训练后直接后直接使用(例如gpt)③在训练好的模型基础上进行微调此外还有无监督学习的方式

ViperL1·2023-06-11 18:39

产品经理也能动手实践的AI（五）- IMDB电影评论语义识别，协同过滤

1.概览首先是自然语言处理NLP（NaturalLanguageProcessing），主要讲解通过迁移学习来实现I

Hawwwk·2023-06-10 15:11

人工智能学习07--pytorch20--目标检测：COCO数据集介绍+pycocotools简单使用

一般使用coco数据集预训练好的权重来迁移学习。如果仅仅针对目标检测object80类而言，有些图片并没有标注信息，或者有错误标注信息。所以在实际的训练过程中，需要对这些数据进行简单筛选。

小金金金金鱼·2023-06-10 09:02

Amazon SageMaker：探索AI绘画云端部署新方案

4亚马逊云科技中国峰会1从艺术实验到AI绘画在过去，人们只希望基于已有的给定数据做一些预测和拟合，因此判别式模型得到发展并且很好地解决了大部分任务；而未来，人们将目标转向用生成式模型生成全新数据，进行迁移学习等

Mr.Winter`·2023-06-09 18:23

Huggingface之transformers零基础使用指南

前几篇博文中介绍了Transformer，由于其优越的性能表现，在工业界使用的越来越广泛，同时，配合迁移学习理论，越来越多的Transformer预训练模型和源码库逐渐开源，Huggingface就是其中做的最为出色的一家机构

奥辰_·2023-06-09 13:34

【AIGC】13、GLIP | 首次将 object detection 重建为 phrase grounding 任务

2.2Language-awaredeepfusion2.3使用语义丰富的数据来进行预训练三、效果3.1迁移到现有Benchmarks3.2在COCO上进行零样本和有监督的迁移3.3在LVIS上进行零样本迁移学习

呆呆的猫·2023-06-09 11:59

从隔壁老王开始的迁移学习入门（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录最近更新时间：2023.6.8最早更新时间：2023.6.8作者是真的一点迁移学习的基础都没有，除非你硬要把科普也算上。

诸神缄默不语·2023-06-09 08:11

Talk预告 | 罗格斯大学徐子昊：在域迁移学习中，用变分推理自动生成可解释的域索引

他与大家分享的主题是:“在域迁移学习中，用变分推理自动生成可解释的域索引”，届时将介绍和探讨如何自动生成域索引，以及如何使用该域索引增强域迁移学习能力。

TechBeat人工智能社区·2023-06-09 07:47

【自问自答】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

其中，在原文中有五个参数量不同的网络结构，分别是ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，其中数字表示网络用的总层数，越多表示网络越深也就是越复杂。

来日可期1314·2023-06-09 02:12

pytorch容器之nn.Sequential, nn.ModuleList, nn.ModuleDict介绍

nn.ModuleList三.nn.ModuleDict前言在深度学习模型创建的时候，我们经常会碰到nn.Sequential,nn.ModuleList,nn.ModuleDict这三个东西，尤其是在迁移学习训练的时候经常碰到

I松风水月·2023-06-09 01:56

深度学习知识点总结（持续更新中）

文章目录知识点总结1.神经网络2.卷积神经网络(CNNs)3.循环神经网络(RNNs)4.深度强化学习(DRL)5.生成对抗网络(GANs)6.自编码器(Autoencoders)7.深度学习框架8.超参数调优9.迁移学习

旧言.·2023-06-08 01:01

10个最流行的可生成图像嵌入向量的预训练AI模型

迁移学习的出现进一步加速了计算机视觉——图像分类用例的快速发展。在大型图像数据集上训练计算机视觉神经网络模型需要大量的计算资源和时间。幸运的是，通过使用预训练模型可以缩短时间和资源。

新缸中之脑·2023-06-07 09:11

基于Pytorch的ResNet图像分类的迁移学习

文章目录参考代码地址实验1、实验环境2、实验数据集3、数据集代码4、微调整个网络4.1模型4.2训练4.3测试5、只训练分类器5.1模型5.2训练5.3测试自己的实验1、自己的数据集2、自己的模型3、训练和测试参考迁移学习的简单知识

qcwlmqy·2023-06-07 07:49

62.合理使用预训练网络-1

62.1什么是微调（fine-tune）微调（fine-tune），顾名思义指稍微调整参数即可得到优秀的性能，是迁移学习的一种实现方式。

大勇任卷舒·2023-06-06 22:13

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/article/2116091协方差矩阵：https://zhuanlan.zhihu.com/p/464822791卷积：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/

深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

深度迁移学习十八问

编者按深度迁移学习是基于深度神经网络的迁移学习方法，BERT通过预训练模型达到深度迁移学习的效果，自从2018年底BERT横空出世以来，就以势不可挡的姿态横扫了众多榜单，甚至在阅读理解任务SQuAD中超越人类水平

Percent_bigdata·2023-04-21 02:54

USPS数据集处理及下载方法

最近在弄迁移学习模型，需要用到USPS数据集，这个数据集网上版本很多，我的是20000条28*28的USPS图片，这个应该是数量最多的一个版本。

CtrlZ1·2023-04-19 07:31

迁移学习常用数据集

目录Office-31PACSOffice-Caltech10MNIST+USPS迁移学习常用数据集Office-31Office-31Dataset即OfficeDataset是视觉迁移学习中的主流基准数据集

Top Secret·2023-04-19 07:59

Error when checking target: expected dense_8 to have shape (2,) but got array with shape (28,)

在做深度学习的时候遇到的问题：我是在做keras+自带的预训练模型+迁移学习自己的数据集，运行训练代码报错：Errorwhencheckingtarget:expecteddense_8tohaveshape

qiuzitao·2023-04-18 18:14

Python 迁移学习实用指南：6~11

原文：Hands-OnTransferLearningwithPython协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙本文来自【ApacheCN深度学习译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则2.3.c六、图像识别与分类知识投资永远是最大的利益。——本杰明·富兰克林在计算机视觉的保护下，图像识别是一个活跃的跨学科研究领域。

布客飞龙·2023-04-17 06:18

pytorch进阶学习（六）：如何对训练好的模型进行优化、验证并且对训练过程进行准确率、损失值等的可视化，新手友好超详细记录

课程资源：7、模型验证与训练过程可视化【小学生都会的Pytorch】【提供源码】_哔哩哔哩_bilibili推荐与上一节笔记搭配食用~：pytorch进阶学习（五）：神经网络迁移学习应用的保姆级详细介绍

好喜欢吃红柚子·2023-04-16 20:19

Python 迁移学习实用指南：1~5

原文：Hands-OnTransferLearningwithPython协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙本文来自【ApacheCN深度学习译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则2.3.c一、机器学习基础有一天，人工智能将像看非洲平原上的化石骨架一样回望我们。一只生活在尘土中的直立猿，用粗俗的语言和工具灭绝。

布客飞龙·2023-04-16 03:32

人工智能复习0

1.3机器学习分类监督学习有标签--分类==二分类==多分类==多标签分类==多输出分类--回归半监督学习部分有标签无监督学习无标签迁移学习解决类似

吴邪_TicktW·2023-04-16 01:40

[MFSAN]Aligning Domain-specific Distribution and Classifier

一、Abstract摘要多源域到目标域的迁移学习，之前的大部分为单源域迁移学习即SUDA，这篇论文针对MUDA方法。

HHzdh·2023-04-15 20:04

Nikolaj Buhl : Segment Anything 模型 (SAM) 解释

文章目录Meta的人工智能和计算机视觉简史计算机视觉的进展卷积神经网络(CNN)生成对抗网络(GAN)迁移学习和预训练模型基础模型的成长大规模语言模型迁移学习零样本和少样本学习多模态学习道德考量和安全将

踏实钻研·2023-04-15 05:28

第5周学习笔记：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

目录一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV11.2ShuffleNetV22.EfficientNetV33.Transformer二代码学习1.使用VGG模型进行猫狗大战2.AI艺术鉴赏挑战赛题一理论学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV1ResNeXt，MobileNet等网络都使用了groupconv，但是采用密集的1x1poin

冷鲜肉·2023-04-15 01:29

第5周学习：ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习

ShuffleNet&EfficientNet&迁移学习ShuffleNetV1&V2EfficientNet网络Transformer里的multi-headself-attentionShuffleNet

是IMI呀·2023-04-15 01:29

【ShuffleNet & EfficientNet & 迁移学习】

第5周学习：ShuffleNet+EfficientNet+AI艺术鉴赏一、ShuffleNet二、EfficientNet三、VGG_demo猫狗大战四、AI艺术鉴赏一、ShuffleNet提出channelshuffle的思想：GConv虽然能够减少参数计算量，但GConv中不同组之间信息没有交流，可以看到channelShuffle的效果如下。V2版本相较于MobileNet对应的几个版本，

随风漂流l·2023-04-15 01:59

第16课：迁移学习的模型训练

本次课程我们为大家介绍一种新的构建模型方式——迁移学习（TransferLearning）。迁移学习是解决标注数据缺失、从已有模型快速构建新应用的有效手段。

wangongxi·2023-04-14 07:45

VALSE 2019 4月12日上午第二会场迁移学习与领域自适应会议记录

4月12日上午第二会场迁移学习与领域自适应主持人：杜博——武汉大学题目：UnsupervisedandWeakly-supervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentation

HuaYuuuu·2023-04-14 07:44

pytorch（8）-- resnet101 迁移学习记录

一、前言本篇记录使用pytorch官方resnet101实现迁移学习，迁移学习是当前深度学习领域的一系列通用的解决方案，而不是一个具体的算法模型。

ForeverYang2015·2023-04-14 07:37

pytorch多模型异步推理

测试模型：resnet50和resnet101测试显卡：2080ti单独测试耗时：resnet5024.4msresnet10148.22ms初始化种子和热机：为了保证每次验证的一致性，需要初始化种子，

RichardorMu·2023-04-14 03:51

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