resnet101迁移学习第13页

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

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

人工智能（Machine Learning）—— 机器学习

/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习(深度学习)强化学习迁移学习二

weixin_30387799·2023-02-03 14:07

pytorch官方文档(迁移学习)

本文参考pytorch官方文档迁移学习的计算机视觉教程传送门：官方文档中文翻译蚂蚁和蜜蜂数据集为什么要用到迁移学习呢？

哪来那么多热情^^·2023-02-03 14:15

迁移学习的延伸思考

迁移学习是将一个已经训练好的多层神经网络的后几层拿掉，替换成另一个任务的输出层。已训练完的神经网络提供前面几层的权重，继承给新神经网络。在喂入新任务的数据后，神经网络只需要重头训练后几层。

刘大力_·2023-02-03 14:20

深度学习大佬们（持续更新）

目录DavidAbel（顶会论文）PieterAbbeel个人资料学生资料王晋东（迁移学习）JaanAltosaar（VAE）JuergenSchmidhuberDavidAbel（顶会论文）学校：美国布朗大学职位

liz_lee·2023-02-03 13:41

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、导航优秀博客/专栏合集

萌新在学习的过程，总是遇到各路大神写的优秀帖子，这里做分门别类，更新中…优秀入门博主仅囊括本萌新遇见：谢小小XH:机器学习方面的数学原理总结Physcalの大魔導書：激活函数稀疏激活性的作者，待串门Freedom_anytime：机器学习&深度学习大牛博客专栏总结zhanlijun：剖析过贝叶斯定位会议2018年【计算机视觉&机器学习&人工智能】领域重要会议汇总（持续更新）导航GeoHash核心原

heathhose·2023-02-03 07:44

[Pytorch图像分类全流程实战]Task03:迁移学习微调

迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务A开发的模型作为初始点，重新使用在为任务B开发模型的过程中。

pink_storm·2023-02-03 07:40

GET3D笔记

ahybridrepresentationforhigh-resolution3dshapesynthesisadifferentiablerenderingtechniqueStyleGAN-NADA与DirectionalCLIPloss其他特性迁移学习光源如何用一个网络同时生成几何图形和纹理训练方便初始化可微可训练简介油管视频

Melody2050·2023-02-02 17:25

联邦学习（一）基础概述

【知多少】清华学姐科普5分钟读懂论文|联邦学习研究综述联邦学习综述FAQ好文章：联邦学习框架浅析文章目录产生背景基本定义简介训练流程特点面临的挑战分类横向联邦学习纵向联邦学习联邦迁移学习框架集合开山之作产生背景对于传统的机器学习来说

游星凌·2023-02-02 17:11

基于pytorch的花卉识别小程序

通过迁移学习，以VGG16为基础，对有5种类型的花卉数据进行训练，训练完后，保存模型参数，然后用Pyqt5简单实现了一个小程序。

FPGA硅农·2023-02-02 12:04

使用pytorch实现预训练模型迁移学习中的目标检测

目录1.COCO数据集类别文件下载2.fasterrcnn_resnet50_fpn预训练模型预测图片导入相关的包（1）读取类别文件（2）数据变换（3）加载预训练模型（4）检测一张图片（5）实时检测3.对预训练目标检测模型的类别和backbone的修改（1）fasterrcnn_resnet50_fpn（2）ssd300_vgg16（3）ssdlite320_mobilenet_v3_large（

Keep_Trying_Go·2023-02-02 11:20

pytorch模型微调(Finetune)

迁移学习是一个很大的概念，它主要研究一系列源域的知识应用到目标域中，如何理解？上图左边是一个传统的机器学习任务的学习过程，传统的机器学习任务中对不同的任务分别进行训练和学习，得到称之为Le

尧景·2023-02-02 10:34

04_PyTorch 模型训练[Finetune 之权值初始化]

在实际应用中，我们通常采用一个已经训练模型的模型的权值参数作为我们模型的初始化参数，也称之为Finetune，更宽泛的称之为迁移学习。

无情的阅读机器·2023-02-02 10:31

python算法专项（十一）——ResNet网络搭建，抽取图片语义向量

介绍的表格里，最下面平均值池化应该是7*7才对，否则验证的时候结果输出不正确2、resnet50网络结构图的时候第一层应该是56*56resnet主要有resnet18、resnet34、resnet50、resnet101

鸿儒517·2023-02-02 07:49

个性化语音合成ADASPEECH 系列之ADASPEECH1

abs/2103.00993合成样例：https://speechresearch.github.io/adaspeech/1、简介背景：个性化语音合成，通常指使用少量并且可能低质量的目标说话人语音，使用迁移学习等方法

静夜寒风·2023-02-01 22:46

SimCLR框架的理解和代码实现以及代码讲解

在过去的几个月中，NLP和计算机视觉的迁移学习和预训练受到了广泛的关注。研究表明，精心设计的无监督/自监督训练可以产生高质量的基础模型和嵌入，这大大减少了下游获得良好分类模型所需的数据量。

ronghuaiyang·2023-02-01 20:15

【Pytorch项目实战】之迁移学习：特征提取、微调、特征提取+微调、雾霾清除

文章目录迁移学习（TransferLearning）方法一：特征提取（FeatureExtraction）方法二：微调（FineTuning）（一）实战：基于特征提取的迁移学习（数据集：CIFAR-10

胖墩会武术·2023-02-01 20:43

【Faster R-CNN】之 backbone 代码精读

2、backbone1）这里的backbone其实就是迁移学习，通过加载已有的一些经典模型和其在大数据集上训练好的参数，来提取我们当前图像中的特征(featuremap)。2）我们不会使用加载下来的经

Enzo 想砸电脑·2023-02-01 14:57

Pytorch实现resnet（官方版）

importtorchimporttorch.nnasnnfrom.utilsimportload_state_dict_from_url__all__=['ResNet','resnet18','resnet34','resnet50','resnet101

王师北·2023-02-01 11:13

【图像分类案例】(9) MobileNetV3 癌症图像二分类，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用Pytorch构建MobileNetV3卷积神经网络，并基于权重迁移学习方法解决图像二分类问题，并且评价数据集的召回率、精准率、F1等。

Strawssberry778·2023-01-31 22:45

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

相比于以前的方法，本文在fine-tuning阶段利用了task-awareinputtransformations,实现了有效的迁移学习并且只需要很少的模型结构调整。

chansonzhang·2023-01-30 20:46

94. BERT以及BERT代码实现

1.NLP里的迁移学习使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征例如word2vec或语言模型不更新预训练好的模型需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息Word2vec忽略了时序信息，语言模型只看了一个方向

chnyi6_ya·2023-01-30 18:02

Data Augmentation

由于训练复杂任务时数据的缺乏，迁移学习往往被应用并取得较好的结果但是对于指定任务创建预训练模型依旧严峻。另一种解决数据不足问题的技术便是数据增强即通过在可用数据上转化合成新的数据。数据增强

siyan985·2023-01-30 13:00

python 中的glob

/dataset/*.jpg')glob.glob(r'G:\01-project\08-深度学习\day56迁移学习\dataset/*.jpg')

处女座_三月·2023-01-30 13:23

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