resnet101迁移学习第13页

ResNet-V1-50卷积神经网络迁移学习进行不同品种的花的分类识别

运行环境python3.6.3、tensorflow1.10.0Intel@AIDevCloud：IntelXeonGold6128processors集群数据和模型来源数据集：http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz模型：http://download.tensorflow.org/models/resnet_

YinliX·2023-03-22 01:25

优雅の使用transformer系列之text-classification

前言自bert问世之后，如今的NLP行业无论是研究、赛事还是工程上，都会优先使用bert及其衍生模型进行迁移学习。当然我也不例外。但是怎样使用bert相关的东西才算优雅呢，这是个难题。

colin_gao·2023-03-21 10:48

人工智能技术能为交互设计/体验设计能带来什么样的价值？

目前人工智能的一些能力，科学术语称为深度学习、知识图谱、迁移学习、

JasmineWangg·2023-03-21 06:55

7、迁移学习

fasttext工具使用fasttext工具进行文本分类获取数据获取烹饪相关的数据集,它是由facebookAI实验室提供的演示数据集https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/data/cooking.stackexchange.tar.gz__label__sauce__label__cheeseHowmuchdoespotatostarchaffectac

C--G·2023-03-19 07:45

迁移学习

迁移学习2.1迁移学习理论学习目标了解迁移学习中的有关概念.掌握迁移学习的两种迁移方式.迁移学习中的有关概念:预训练模型微调微调脚本预训练模型(Pretrainedmodel):一般情况下预训练模型都是大型模型

吃一口桃酥·2023-03-19 07:09

7.2 迁移学习

迁移学习2.1迁移学习理论学习目标:了解迁移学习中的有关概念.掌握迁移学习的两种迁移方式.2.1.1迁移学习中的有关概念:预训练模型微调微调脚本2.1.2预训练模型(Pretrainedmodel):一般情况下预训练模型都是大型模型

射大雕的迪西。·2023-03-19 07:33

迁移学习和预训练模型

1迁移学习有点捡现成的感觉，站在巨人的肩膀上继续探索的感觉，站在以后的研究结果上进一步的深化研究。（野路子的理解）2预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型

Staring·2023-03-17 22:29

TensorFlow Hub--用一行代码完成迁移学习

（可以理解为做迁移学习）要使用TensorFlowHub需要你本地安装的TensorFlow的版本在1.7以上（TensorFlow的安装配置过程本文不做介绍，若有需要，可以参考此文）通过以下命令即可安装

不讲道理的魏同学·2023-03-17 18:18

迁移学习-Question

1.讲下BERT。双向二阶段预训练模型-word-piece。SpecialToken：[CLS]、[SEP]。BERT_Base（12layers）、BERT_Large（24layers）。Pre-training：Task#1:MaskedLM、Task#2:NextSentencePredictionSpecialToken：startandendtokens(,)、delimiterto

魏鹏飞·2023-03-16 14:04

Pytorch入门

.概述3.安装3.科学计算3.1张量3.2张量乘法3.3自动微分4.构建神经网络41构建LeNet5示例4.2LeNet5图像分类器4.3导入、处理图像数据4.4自定义求导函数4.5动态图示例4.6.迁移学习

小琳猫·2023-03-16 07:59

Multi-task Learning 理论(多任务学习)

通过使用所有个任务中包含的知识，将有助于改善特定模型的学习多任务学习本质上是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，可以在一定程度上缓解模型

晓柒NLP与药物设计·2023-03-15 11:31

基于迁移学习的JS目标检测器构建过程详解

在本文中，我们将介绍如何使用迁移学习构建一个基于JavaScript的目标检测器。迁移学习是一种将已训练好的模型应用于新问题的方法。我们可以使用已经训练好的模型作为起点，并在新数据集上进行微调来

·2023-03-15 01:22

联邦学习分类合集

联邦学习分类（吐血整理）1按照数据特征划分1.1数据源分布情况1.2横向联邦学习案例1.3纵向联邦学习案例1.4联邦迁移学习案例2按照网络拓扑结构划分2.1集中式联邦学习(CFL)2.2分散式联邦学习(

咫尺云烟·2023-03-13 14:36

Facebook MUSE 无监督跨语言迁移学习任务

本文基于Facebook2018-ICLR的文章：WORDTRANSLATIONWITHOUTPARALLELDATA文本中提出了无监督的跨语言词对齐MUSE框架研究背景前人的解决方式模型核心思想具体实现细节研究背景TODO前人的解决方式TODO模型核心思想这篇文章提出了一种无监督的双语单词对齐的方法，主题思想是用一个线性的映射矩阵W将源语言的embedding投影到目标语言中。大致思路是先用对抗

加勒比海鲜·2023-03-12 13:36

腾讯地图2021春季实习Java后台开发工程师二面

一、腾讯地图二面面试情况面试平台：牛客网面试时间：4.22，17：00---18：00考察题目：项目+算法题二、项目情况（请根据自己项目酌情准备，在此记录是为了后面更好的完善自己的简历）迁移学习室内定位的项目

五平南天·2023-03-12 08:14

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——迁移学习初探

梯度裁剪之前的文章向大家介绍了解决梯度问题的一个常用方法，批标准化。今天我们来一个能够减轻梯度爆炸问题的手段，梯度裁剪。所谓梯度裁剪，是在反向传播的过程中，对梯度进行修剪，使得梯度永远不会达到某个阈值。这个技术通常用在循环神经网络中，因为批标准化在RNN中不太易用。但是在其他类型的神经网络中，批标准化总是表现得非常出色。在Keras里，实现梯度裁剪只需要在创建优化器时，设置clipvalue或者c

苏小菁在编程·2023-03-11 20:50

【图像分类】猫狗分类实战—基于pytorch框架的迁移学习(ResNet50模型实现分类实战）

说明：ResNet50模型实现分类实战，数据集是猫狗分类数据集，讲解的特别详细，适合零基础入门。一、前置准备1、pytorch环境搭建pytorch环境安装：StartLocally|PyTorch复制这个代码到pytorch到pycharm环境进行安装：2、数据集介绍在当前目录创建一个dataset文件夹，用来存放数据集。在dataset文件夹下创建train、val、test文件夹。在trai

AI小杨·2023-03-10 07:45

手撕代码：VGG13实战CIFAR数据集，附：卷积神经网络CNN可视化学习

但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。

理想主义小白·2023-03-09 11:57

【自监督论文阅读笔记】Efficient Visual Pretraining with Contrastive Detection

摘要自监督预训练已被证明可以为迁移学习产生强大的表征。然而，这些性能提升是以巨大的计算成本为代价的，最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算量。

YoooooL_·2023-03-09 10:28

【李宏毅机器学习CP1-2】(task1)机器学习简介

202xxx·2023-03-08 23:47

元学习-Prototypical Network的解析

个人理解跟迁移学习十分相似。同时在训练过程中学习

y1969·2023-03-08 22:01

【知识点】卷积神经网络

文章目录符号约定过滤器Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层迁移学习数据扩充目标定位特征点检测交并比非极大值抑制YOLO符号约定n原图像大小，比如6*6的图像，n=6f过滤器大小

不知道在干嘛每天·2023-03-08 21:20

Tensorflow框架：InceptionV3网络概念及实现

卷积神经网络迁移学习-Inception•有论文依据表明可以保留训练好的inception模型中所有卷积层的参数，只替换最后一层全连接层。在最后这一层全连接层之前的网络称为瓶颈层。

瞳瞳瞳呀·2023-02-25 07:02

迁移学习---inceptionV3

一.迁移学习的概述迁移学习是指将一个在某领域完成学习任务的网络应用到新的领域来进行学习任务。

无尽的沉默·2023-02-25 07:29

深度学习-训练模型

tensorflowobjectdetectionapi框架，以及在coco数据集、kitti数据集和openimages数据集上训练好的模型，免除了深度学习模型研发的工作，让工程师可以直接在预训练模型上做迁移学习

Neo deng·2023-02-24 16:46

【使用AI自动生成建筑立面】

使用AI自动生成建筑立面概述硬件要求软件安装注意事项概述本文描述的是使用最近大火的stablediffusion神经网络的迁移学习模型ControlNet自动生成建筑立面。

WilsonRL·2023-02-24 07:12

基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别

http://spaces.ac.cn/archives/3942/暑假期间做了一下百度和西安交大联合举办的核心实体识别竞赛，最终的结果还不错，遂记录一下。模型的效果不是最好的，但是胜在“端到端”，迁移性强，估计对大家会有一定的参考价值。比赛的主题是“核心实体识别”，其实有两个任务：核心识别+实体识别。这两个任务虽然有关联，但在传统自然语言处理程序中，一般是将它们分开处理的，而这次需要将两个任务联

weixin_34040079·2023-02-22 07:21

【译】BERT Fine-Tuning 指南（with PyTorch）

ByChrisMcCormickandNickRyan原文链接：http://tinyurl.com/y74pvgyc介绍历史2018年是NLP突破的一年，迁移学习、特别是AllenAI的ELMO，OpenAI

程序员在深圳·2023-02-19 07:22

PyTorch迁移学习-私人数据集上的蚂蚁蜜蜂分类

迁移学习的两个主要场景:微调Convnet：使用预训练的网络（这里使用pytorch官方预训练好的resnet18）来初始化自己的网络，而不是随机初始化，然后自己训练即可将Convnet看成固定的特征提取器

Assassin007·2023-02-17 22:56

卷积神经网络

卷积神经网络边缘检测示例Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层卷积神经网络示例2.深度卷积网络经典网络残差网络残差网络为什么有用1x1卷积谷歌Inception网络介绍Inception网络迁移学习数据扩充

焦妮敲代码·2023-02-17 20:22

GPT 3.0：Language Models are Few-Shot Learners（2020-5-28）

模型介绍迁移学习是一种在自然语言处理中强大的技术，模型首先要针对数据丰富的任务进行预训练，然后再针对下游任务进行微调。

不负韶华ღ·2023-02-16 23:54

零基础机器学习做游戏辅助第八课--使用预训练模型做迁移学习

一、迁移学习的概念深度学习一般需要多次重复的进行实验来达到预期的效果。在学习过程中需要大量的数据资源和强大的计算能力（GPU或TPU），这些因素是深度学习的必要条件，也是决定深度学习的发展的关键。

kfyzjd2008·2023-02-07 10:06

Deep Reinforcement Learning 文献综述

http://blog.csdn.net/lqfarmer/article/details/72868471目录值函数策略离散控制连续控制多智能体文本处理计算机视觉机器人游戏蒙特卡洛逆强化学习多任务和迁移学习搜索优化层次化学习相关的文章值函数

vivimiu·2023-02-07 09:57

其他模型训练OCT图像分类

InceptionV3):4.densenet:4.1裁剪权重：4.2修改cfg文件：4.3训练图片：4.4参考文献：5.参考文献：基于深度学习的13种通用图像分类模型及其实现图像分类（深度模型）总结迁移学习

haimianjie2012·2023-02-06 13:53

Fasi.ai V1.0安装与使用

开发者设计模型代价降低，还可以做一些迁移学习的研究。它也是一个开源的项目。官方Github。简单来说就是为了让大家快速的搭建模型，设计模型，这也是名称的由来。

skullfang·2023-02-06 13:36

[PyTorch]迁移学习

背景预训练模型使用的训练数据并非训练集，可能来自ImageNet数据库等用于图像分类，像素语义分割，对象检测，实例分割，人员关键点检测和视频分类重点+特征提取：去掉输出层；仅提取分类的特征，为分类做准备+采用预训练模型的结构：权重随机化+训练特定层(比如分类层)，冻结其他层：将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后面的层，得到新的权重(冻结：不参与梯度的反向传播)一、模块&Data1.重点：迁

DDuncan·2023-02-06 00:29

VGG

但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。但是这个模型很有研究价值。

weixin_30783913·2023-02-05 18:00

CNN经典模型——VGGNet

但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间

大彤小忆·2023-02-05 18:53

Keras实现ResNet残差网络

5种网络的主要差异就是卷积核的数目和每层结构的不同，resnet18和resnet34用的都是基本结构，即3x3卷积；resnet50，resnet101，resnet152用的是bottleneck结构

Grack_skw·2023-02-05 13:23

（读Yolo3源码发现的不会的函数）Pytorch常用函数记录-pretrained-torch.nn.Upsample()函数-torch.cat-a.permute-a.view()等

1、pretrained=False我们经常会在pytorch的代码中看到这个参数，可以设置为True，也可以设置为False.事实上这个参数常见于迁移学习的代码中，如果设置为True，则是启动下载预训练模型

小馨馨的小翟·2023-02-05 08:22

AR_Numerical_Optimization Cpt2.Fundamental of Unconstrained Optimization

通常无约束问题典型算法有Gradientdescent(梯度下降)、StochasticGD(随机梯度下降)、TR(迁移学习)到CG(Conjugategradient)、Newton、(L-)BFGS

培风歌余声·2023-02-05 06:46

迁移学习学习资料个人汇总

chopper_bbf4·2023-02-05 04:57

【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统

系统演示视频：【毕业设计】基于卷积神经网络的垃圾分类系统演示视频本作品内容包括：1.数据集2.网站和模型训练等全部的源代码3.多种卷积神经网络算法迁移学习实现的源代码：Efficientnet、DenseNet

毕设论文辅导·2023-02-04 20:49

吴恩达《深度学习专项》第三阶段总结与第四阶段预览

训练模型前，如果有和该任务相似的预训练模型，我们可以采取迁移学习，把其他任务的

大局观选手周弈帆·2023-02-04 13:24

pytorch学习笔记------迁移学习④

用训练好的模型对未知的图像进行预测'''加载训练模型需要对图像进行预处理严格按照网络需要的格式'''importnumpyasnptrain_on_gpu=Truedataiter=iter(dataloaders['valid'])images,labels=dataiter.next()model_ft.eval()iftrain_on_gpu:output=model_ft(images.c

cvks·2023-02-04 10:55

AI人工智能发展的经典算法

AI人工智能发展的经典算法文章目录AI人工智能发展的经典算法前言一、智力挑战二、计算方面的挑战三、人工神经网络四、因果推理五、迁移学习六、元学习七、自主学习小结前言近年来，计算和信息技术（IT）飞速发展

karcat·2023-02-04 10:17

监督学习、非监督学习、半监督学习

一、监督学习有标注数据的学习1.迁移学习(Transferlearning)迁移学习(Transferlearning)顾名思义就是把已训练好的模型（预训练模型）参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。

AI强仔·2023-02-04 09:20

【笔记】迁移学习中度量方法MMD（Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异）

最大均值差异度量常常用在迁移学习中。它度量在再生希尔伯特空间中两个分布的距离，是一种核学习方法。两个随机变量的MMD平方距离为，以下是参考王晋东博士《迁移学习简明手册》。

LANG_C_·2023-02-04 09:32

【笔记】迁移学习中边缘概率分布和条件概率分布

迁移学习——域自适应迁移学习概述（TransferLearning）在迁移学习中，边缘概率分布和条件概率分布有什么含义？学习域适应之前比较陌生的是在迁移学习中边缘概率分布和条件概率分布有什么含义？

LANG_C_·2023-02-04 09:31

推荐频道

resnet101迁移学习