resnet101迁移学习第14页

【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

PyTorch图像分类实战（Datawhale）Task3：迁移学习微调训练

迁移学习微调训练迁移学习微调训练**迁移学习微调训练**1.数据集预处理1.1图像预处理1.2载入图像分类数据集2.定义训练参数2.1定义数据加载器2.2batch数据预览2.3训练策略设置3.训练监控

北海虽赊，扶摇可接·2023-01-30 09:05

Pytorch 深度学习笔记

毋丶疗·2023-01-29 11:37

迁移学习 torchvision.models 加载模型参数时报错

最近(2022年7月)安装或者更新了PyTorch和torchvision的同志们在跑代码时，可能会遇到如下三种报错：UserWarning:Theparameter‘pretrained’isdeprecatedsince0.13andwillberemovedin0.15,pleaseuse‘weights’instead.UserWarning:Argumentsotherthanaweig

Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:10

视频对象分割论文解读系列【1】

此处最后粗略解读更新时间：2020-2-2611.论文：FusionSeg我的印象：一个中规中矩的利用了光流图片的网络效果：一般，让人感觉边缘分割相对粗糙网络结构：思想：网络包含两个分支（两个Resnet101

JintuZheng·2023-01-29 00:39

2017年2月历史文章汇总

darren2015zdc·2023-01-29 00:33

pytorch1.7教程实验——迁移学习训练卷积神经网络进行图像分类

只是贴上跑通的代码以供参考学习参考网址：迁移学习训练卷积神经网络进行图像分类需要用到的数据集下载网址：https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip

清梦枕星河~·2023-01-28 18:38

【语义分割】对开源FastFCN的改动：FastFCN-Resnest-Xception

backbone，方便有需要的研究者进行研究和学习~主要特点：添加了Resnest和Xception65模型，Xception65没有预训练模型；使用方法与原文相同，即在原文的–backbone[resnet50|resnet101

幻世至上·2023-01-28 16:22

迁移学习概念、优点、策略

目录一、迁移学习的概念二、迁移学习的好处三、迁移学习的手段一、迁移学习的概念迁移学习(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。

梦回兵工厂·2023-01-28 08:35

半监督分类算法_基于同质区和迁移学习的高光谱图像半监督分类

作者信息赵婵娟，周绍光，丁倩，刘丽丽(河海大学地球科学与工程学院，江苏南京211100)“【摘要】针对高光谱遥感图像分类中标记样本难获取的问题，提出了一种基于同质区和迁移学习的新型半监督分类方法。

weixin_39928844·2023-01-28 08:57

ML.NET 示例：图像分类模型训练-首选API（基于原生TensorFlow迁移学习）

ML.NET版本API类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法Microsoft.ML1.5.0动态API最新控制台应用程序和Web应用程序图片文件图像分类基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类

dotNET跨平台·2023-01-27 15:53

(202301)pytorch图像分类全流程实战Task3:迁移学习微调训练

TASK3：迁移学习微调训练对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）为何进行迁移学习微调训练首先需要对行为的目的有一定的认识。

早上真好·2023-01-27 12:50

数据分析-深度学习 Pytorch Day9

迁移学习通过利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的模型应用于新领域来求解新问题。生活中常用的“举一反三”、“照猫画虎”就很好地体现了迁移学习的思想。

小浩码出未来！·2023-01-27 09:51

【毕业设计】深度学习验证码识别算法研究与实现 - python 机器视觉

文章目录0简介1数据收集2识别过程3网络构建4数据读取5模型训练6加入Dropout层7数据增强8迁移学习9结果9最后0简介Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

caxiou·2023-01-27 08:03

信号怎么用matlab分类,使用迁移学习做信号分类

人工智能技术在图像和信号数据上的应用越来越广泛，所涉及行业包括通信电子、生物医疗和健康等。比如，在医疗和健康行业当中，人工智能技术在数字健康、生物信号分析和病人监测等领域有着广泛的应用。时间序列是按时间顺序排列的一组数字序列，是最常见的信号形式。基于时间序列的人工智能技术可以做股票预测、音乐推荐和疾病诊断等。在本系列视频中，我们将使用真实的心电数据集演示MATLAB中的各种深度学习方法和框架在时间

JUNYANG Jeremy·2023-01-27 08:28

KeyError: ‘layer1.1.bn1.bias‘

在跑AICITY2020_DMT_HST的代码时遇到的问题，记录一下参考文章问题描述加载resnet101模型的时候，参数多了解决方法将不用的参数过滤掉#原代码#defload_param(self,model_path

Coder_L2·2023-01-26 12:15

【AItrainer】用AI助力健身

配合使用Fine-tuneAPI，可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。

Thomas左右·2023-01-26 11:02

预训练语言模型fine-tuning近期进展概述

近年来，迁移学习改变了自然语言处理领域的范式，对预训练语言模型（PLM）进行微调（fine-tuning）已经成为了新的范式。本文主要梳理了近期的预训练语言模型做fine-tuning的进展。

zenRRan·2023-01-26 11:54

人工智能入门杂记

目录1.数据挖掘、机器学习、深度学习、云计算、人工智能2.深度学习、强化学习、对抗学习、迁移学习3.基础知识--线性代数4.基础知识--概率与数理统计5.常用工具库6.机器学习6.1什么是训练什么是推理

三三木木七·2023-01-26 10:05

三、利用迁移学习进行模型微调（Datawhale组队学习）

文章目录安装配置环境准备图像分类数据集迁移学习微调训练图像分类模型导入环境图像预处理载入图像分类数据集建立类别和索引号之间映射关系定义数据加载器查看一个batch的图像和标注可视化一个batch的图像和标注模型的构建与测试可视化常见的迁移学习训练方式训练配置模型训练与评估函数

卡拉比丘流形·2023-01-26 08:28

Datawhale组队学习-机器学习Task1

（1）建立function3.机器学习的相关技术（1）有监督学习（2）半监督学习（3）迁移学习（4）无监督学习（5）结构化学习（6）强化学习Datawhale组队学习-机器学习Task1视频学习链接：李宏毅

SIGH233·2023-01-26 08:53

单一数字评估指标、迁移学习、多任务学习、端到端的深度学习

目录1.单一数字评估指标(asinglenumberevaluationmetric)有时候要比较那个分类器更好，或者哪个模型更好，有很多指标，很难抉择，这个时候就需要设置一个单一数字评估指标。例1：比较A，B两个分类器的性能，有精确率(Precision)和召回率(Recall)两个指标，难以抉择，F1分数(F1Score)就是一个单一数字评估指标，兼顾了Precision和Recall，。例2

劳埃德·福杰·2023-01-26 08:20

迁移学习在医学图像分类中的研究进展

综述：3种迁移学习策略：迁移模型的结构调整策略、参数调整策略，从迁移模型中提取特征的策略5种迁移学习模式：简单模式：深度卷积神经网络(deepconvolutionneuralnetwork,DCNN)

luemeon·2023-01-25 11:08

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