resnet101迁移学习第10页

预训练—冻结权重

1、迁移学习finetune冻结部分权重方式：将不更新的参数的requires_grad设置为Fasle，同时不将该参数传入optimizer.(1)不更新的参数的requires_grad设置为Fasle

qxq_sunshine·2023-07-13 16:56

把迁移学习的进展详细描述一下

迁移学习是一种机器学习技术，它允许模型从一个任务中学习知识，并将其应用到另一个任务上。通常，迁移学习通过使用深度学习算法来建立一个模型，该模型可以从一个任务中获得知识，并将其应用于另一个任务。

李姝瑶·2023-06-24 09:03

【技术博客】对抗性域适应

域适应简介域适应是迁移学习中最常见的问题之一，域不同但任务相同，且源域数据有标签，目标域数据没有标签或者很少数据有标签。

·2023-06-22 17:30

安装第三方库时的问题—复现带setup.py的项目

目录题目分析：正片开始：题目分析：事情的经过大致是这样：今天在github上拿到一个处理时间序列的迁移学习项目的复现代码，项目文件如下所示：或者我们来关注一下tl4sm这个文件夹里的东西：当我按照项目要求在

Top Secret·2023-06-21 13:45

第38步深度学习图像识别：VGG19建模（Tensorflow）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面（1）预训练模型和迁移学习预训练模型就像是一个精心制作的省力工具，它是在大量的数据上进行训练，然后将学习到的模型参数保存下来。

Jet4505·2023-06-20 09:08

机器学习笔记 - 基于MobileNetV2的迁移学习训练关键点检测器

一、下载数据集StanfordExtra数据集包含12000张狗的图像以及关键点和分割图图。GitHub-benjiebob/StanfordExtra：12k标记的野外狗实例，带有2D关键点和分割。我们的ECCV2020论文发布的数据集：谁把狗排除在外？3D动物重建，循环中期望最大化。https://github.com/benjiebob/StanfordExtra数据集下载

坐望云起·2023-06-20 06:44

行业报告 | AIGC发展研究

原创|文BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

行业报告 | 清华大学AIGC发展研究1.0震撼发布！（技术+未来篇）

文|BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

【无标题】

在现有伪装数据集基础上,提出了一种结合迁移学习和有效通道注意力的UNet网络伪装图像分割方法。

renhongxia1·2023-06-19 18:18

使用AlexNet训练自己的分类数据集，使用VGG结合迁移学习训练自己的分类数据集

系统：windows10语言：python3.8框架：pytorch1.10一、使用AlexNet训练自己的分类数据集备注：现在有很多迁移学习教程都是使用官方的预训练模型，这里主要是想实现从自己预训练好的模型迁移到另一个自己的数据集上

乌鸦向北·2023-06-19 10:51

【AIGC】16、Vision-Language 模型在视觉任务中的调研

文章目录一、简介二、基础知识2.1视觉任务的训练策略2.2VLM基础2.2.1网络结构2.2.2预训练目标函数2.2.3评估和下游任务2.3数据集三、迁移学习3.1使用prompttuning实现迁移学习

呆呆的猫·2023-06-18 12:24

如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？

疑问在《如何用Python和fast.ai做图像深度迁移学习？》

城市中迷途小书童·2023-06-18 09:39

【2023年最新】提高分类模型指标的六大方案详解

文章目录数据增强特征选择调整模型参数模型集成迁移学习模型解释完结当今，机器学习模型得到了广泛的应用，其中分类模型是其中最常见和重要的一种。

全栈若城·2023-06-18 08:33

神经网络实战--使用迁移学习完成猫狗分类

今天来学习一下如何使用基于tensorflow和keras的迁移学习完成猫狗分类，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、加载数据集1.调用库函数2.加载数据集3.数据集管理二、猫狗数据集介绍1.猫狗数据集介绍

是Dream呀·2023-06-18 03:10

使用PyTorch执行特征提取和微调的迁移学习来进行图像分类

使用PyTorch执行特征提取和微调的迁移学习来进行图像分类1.效果图2项目结构3什么是迁移学习4如何使用PyTorch进行迁移学习？

程序媛一枚~·2023-06-18 02:23

生成模型（自编码器、VAE、GAN）

文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自

丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

论文阅读：Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning对参数高效迁移学习的统一看法

TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearning对参数高效迁移学习的统一看法参数高效的微调在NLP中是较新的方法，早期的代表工作是2019

若年封尘·2023-06-17 17:45

采用CNN-LSTM与迁移学习的虚假评论检测

针对此问题，提出一种基于CNN-LSTM模型与迁移学习相结合的虚假评论检测方法。

罗伯特之技术屋·2023-06-17 13:35

Python深度学习10——Keras实现迁移学习

迁移学习是指将那些别人研究训练好的厉害的网络拿来直接用，在自己的数据集上简单训练微调一下就可以用来做自己的数据集分类。下面展示两个网络ResNet50和MobileNet在Cifar-10上

阡之尘埃·2023-06-17 13:05

PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践

01、文章任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体，包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、任务分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集，我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示，文本长度0~500的数据有

TiAmo zhang·2023-06-17 13:32

微调大型语言模型示例：使用T5将自然语言转换成SQL语句

NLP的进步使得我们不仅可以使用LLM(大型语言模型)，还可以通过微调教授他们新的技能，这也被称为迁移学习。

·2023-06-17 13:10

【PyTorch入门教程】1. 基础知识

欢迎关注【LearnOpenCV:PyTorch入门教程】PyTorch入门：Ch1基础知识PyTorch入门：[Ch2使用预训练模型进行图像分类]PyTorch入门：[Ch3使用迁移学习进行图像分类]

youcans_·2023-06-17 12:57

【深度学习】基于PyTorch & 迁移学习实现医学影像识别（详细案例分析 + 源代码） | 附：深度学习在医学影像领域的应用

但是太阳，他每时每刻都是夕阳，也是旭日，当他熄灭着走下山去收尽苍凉残照之际，正是他在另一面燃烧着爬上山巅布散烈烈朝晖之时。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家

追光者♂·2023-06-17 06:12

【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

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