resnet101迁移学习第15页

数据增广，微调（迁移学习）

数据增广应用图像增广的其中一个好处就是扩大了训练集的规模，另外一个好处就是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，也就是说提高了模型的泛化能力，模型性能更好。数据增广的方式：翻转包括左右翻转，上下翻转，需要注意的是上下翻转不一定总是可行，比如说一只正经的猫，上下翻转后，就不对了。切割这个也好说，就是从图片中切割一块，然后变形到固定形状，常见形式有随机高宽比，随机大小，随机位置。颜色改变色调

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-23 11:07

汽车领域多语种迁移学习挑战赛-Coggle 30 Days of ML

前言依然是coggle的7月竞赛学习活动，本博客围绕着汽车领域多语种迁移学习挑战赛展开。比赛地址：http://challenge.xfyun.cn/topic/info?

不让人放心·2023-01-22 12:57

vgg16的迁移学习

VGG16迁移学习from__future__importprint_function,divisionimporttorchimporttimeimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

易水潇潇666·2023-01-21 13:20

一张图看懂Resnet50与Resnet101算法

直接上流程图，算法很清晰。仅包括卷积层和全连接层，不包括池化层，正好50层。相比于ResNet_50，ResNet_101就是在上图第3个大虚线框多了17个bottleneck，17*3+50=101，说白了就是将下图复制17个加入上图的第3个大虚线框内：画图不易，转载请注明出处！

qinseheming0820·2023-01-21 13:19

Pytorch迁移学习版的裂缝检测(resnet50)

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.data.datasetimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.dataimportsamplerfromtorch.optimimportlr_schedulerfrom

hhllxx1121·2023-01-21 13:17

迁移学习实战-resnet50 效率量级提升

id=1671524223156478270&wfr=spider&for=pc快速训练残差网络ResNet-101，完成图像分类与预测，精度高达98%1.迁移学习(

Joyce1001·2023-01-21 12:45

迁移学习之ResNet50和ResNet101（图像识别）

文章目录1.实现的效果：2.主文件TransorResNet.py:1.实现的效果：实际的图片：（1）可以看到ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：whippet（小灵狗）（2）ResNet50预测的前三个结果中第一个结果为：Walker_hound（步行猎犬）（3）从结果上来看，比之前的VGG16和VGG19预测的效果都要好（这里虽然不知道图片中的够具体是什么狗，但是结果都预测成了“狗

Keep_Trying_Go·2023-01-21 12:15

Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8cpre-train是迁移学习的基础，虽然Google已经发布了各种预训练好的模型，而且因为资源消耗巨大，自己再预训练也不现实（

weixin_30594001·2023-01-21 10:06

源码解读之Pre-train

pre-train是迁移学习的基础，虽然Google已经发布了各种预训练好的模型，而且因为资源消耗巨大，自己再预训练也不现实（在GoogleCloudTPUv2上训练BERT-Base要花费近500刀，

chvalrous·2023-01-21 10:27

吴恩达深度学习笔记-机器学习策略(第8课)

机器学习策略一、进行误差分析二、清除标注错误的数据三、快速搭建你的第一个系统，并进行迭代四、在不同的划分上进行训练并测试五、不匹配数据划分的偏差和方差六、解决数据不匹配七、迁移学习八、多任务学习九、什么是端到端的深度学习十

快乐活在当下·2023-01-21 08:22

从论文中学习篇1——海底捞的机器学习自学日记（二）

MutualMean-Teaching:PseudoLabelRefineryforUnsupervisedDomainAdaptationonPersonRe-identification》一、基础概念1.1源域与目标域源域、目标域是迁移学习中的概念迁移

Mid-Sep·2023-01-21 03:30

（域自适应）《Time Series Domain Adaptation via Sparse Associative Structure Alignment》论文总结

TimeSeriesDomainAdaptationviaSparseAssociativeStructureAlignment1.基于稀疏关联结构对齐的时间序列域自适应，关键词：域自适应，领域自适应是迁移学习中的一种代表性方法

travis_cloud·2023-01-21 03:29

迁移学习是什么？包含什么？

大白话迁移学习在机器学习领域中，一个机器模型将其他领域（源域）学习的知识迁移到当前任务（目标域）的学习方式成为迁移学习。

疯子_Zhang·2023-01-21 02:59

迁移学习(Transfer)

1.什么是迁移学习迁移学习(TransferLearning)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。

披风秃头侠·2023-01-21 02:29

迁移学习基础知识整理

目录基本概念迁移学习的价值与传统机器学习的对比迁移学习分类迁移学习解决的方法应用基本概念迁移学习研究如何把源域的知识迁移到目标域上。相似性是核心，度量准则是重要手段。

邂逅模拟卷·2023-01-21 02:59

迁移学习——域自适应

2.不同的域自适应方法Reference含义：在经典的机器学习中，当源域和目标域数据分布不同，但是两者的任务相同时，这种特殊的迁移学习就是域自适应（DomainAdaptation）上面含义若看不太懂，

Raywit·2023-01-21 02:59

迁移学习Transfer Learning

在迁移学习中，我们已有的知识叫做源域(sourcedomain)，要学习的新知识叫目标域(targetdomain)。迁移学习研究如何把源域的知识迁移到目标域上。

qq_32799915·2023-01-21 02:58

【深度学习复习】重要知识点四

目录无监督学习domainadaptation（迁移学习）样本自适应特征自适应模型自适应零样本学习（Zero-ShotLearning）RNN为什么会梯度消失和爆炸消失还是爆炸具体分析SENetSENet

拟禾·2023-01-21 02:27

2022CS231n PPT笔记 - 迁移学习

Indexof/slides/2022一切图片来自官网目录什么是迁移学习为什么要迁移学习迁移学习方式案例导包定义和初始化模型微调模型注意事项什么是迁移学习别人在一个非常大的数据集上训练CNN，然后我们直接使用该模型

iwill323·2023-01-20 18:02

NVIDIA DLI——深度学习基础-理论与实践入门

instructor-led-workshops/fundamentals-of-deep-learning/还得到了一个证书==课程中主要讲解了深度学习的基础知识和概念，介绍了全连接神经网络、CNN、RNN（LSTM）、迁移学习等

吴禅染·2023-01-20 15:36

ResNet网络结构详解，网络搭建，迁移学习

前言：参考内容来自up：6.1ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解_哔哩哔哩_bilibiliup的代码和ppt：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing

放风筝的猪·2023-01-20 15:27

迁移学习中的预训练模型（转载）

转载自https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/transfer-learning-the-art-of-fine-tuning-a-pre-trained-model/IntroductionNeuralnetworksareadifferentbreedofmodelscomparedtothesupervisedmachinelearninga

yepeng2007fei·2023-01-20 13:49

BERT！BERT！BERT!

它最大的贡献还是提出的预训练+微调的模式，这种迁移学习的思想几乎是它作为

知了爱啃代码·2023-01-20 13:43

AI入门----PyTorch的结构

①datasets：datasets中包含常用的数据集，例如MNIST，CIFA等；②models：models中包含一些经典的已经训练好的模型，例如VGG16，VGG19、ResNet等，这些模型主要是用来进行迁移学习的

wangeil007·2023-01-19 18:42

AMiner推荐论文：Self-Tuning for Data-Efficient Deep Learning

为了减少对标记数据的需求，半监督学习和迁移学习的研究者们从两个不同的视角给出了自己的思考：半监督学习(Semi-supervisedLearning,SSL)侧重于同时探索标记数据和无标

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-19 11:29

卷积神经网络程序（迁移学习）构成

实例需求基于共享参数的迁移学习的原理，对AlexNet进行改进，并用样本数据进行训练，实现对输入图像的识别。

Hello_Hamburger·2023-01-19 10:45

ResNet网络结构，BN以及迁移学习

网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）：之前也就十几层提出residual模块1.如果简单将卷积层和池化层简单的叠加：（iteration迭代次数）原因：梯度消失，梯度爆炸。如何解决：数据标准化，权重初始化，batchnormalization退化问题（degradationproblem）即：层数越深，错误率反而越大如何解决：残差结构下图是ResNet搭建的，实线为验证集的错误率，虚线是

小甜瓜zzw·2023-01-18 16:16

PyTorch实现基于ResNet18迁移学习的宝可梦数据集分类

一、实现过程1、数据集描述数据集分为5类，分别如下：皮卡丘：234超梦：239杰尼龟：223小火龙：238妙蛙种子：234自取链接：https://pan.baidu.com/s/1bsppVXDRsweVKAxSoLy4sw提取码：9fqo图片文件扩展名有jpg,jepg,png和gif4种类型，并且图片的大小不尽相同，因此需要对所有(训练、验证和测试)的图片做Resize等操作，本文将图像尺寸

心️升明月·2023-01-18 09:05

pytorch与keras_Keras vs PyTorch：如何通过迁移学习区分外星人与掠食者

pytorch与kerasbyPatrykMiziuła通过PatrykMiziułaKerasvsPyTorch：如何通过迁移学习区分外星人与掠食者(KerasvsPyTorch:howtodistinguishAliensvsPredatorswithtransferlearning

cumichun6193·2023-01-18 07:49

pytorch 迁移学习加载预训练模型，并进行修改

在迁移学习中，要加载预训练模型，如果是torch内置的一些模型网上有很多的方法很简单，但是当加载自己训练完成的模型以后，如何解决最后连接层输入维度不一致的问题，看了好几个帖子都不成功，最后看了一下，既然是将参数

小洋柿子�·2023-01-18 07:38

现成网络模型的迁移学习和网络模型的保存与读取

jsy在学习·2023-01-18 07:38

迁移学习：模型的保存和载入（pytorch版）

首先说明一下pytorch载入保存pth模型文件需要注意的地方：1.载入时需要需求模型文件只是模型参数，还是模型结构+模型参数#1.如果pth模型文件是模型参数model=models.resnet18()model.load_state_dict(torch.load("model_weights.pth"))#2.如果pth模型文件model=torc.load("model.pth")2.同

ye1391·2023-01-18 07:38

迁移学习模型下载

对于当前比较火热的，使用神经网络+TensorFlow对图像进行分类，随着网络越来越庞大，参数越来越多，使得训练更加困难，由于大部分人没有很强的GPU，所以当前迁移学习越来越火；对于分类网络，如inception

zack-jie·2023-01-18 07:07

TensorFlow之迁移学习CNN图像分类及模型保存与调用

本文主要通过CNN进行花卉的分类，训练结束保存模型，最后通过调用模型，输入花卉的图片通过模型来进行类别的预测。测试平台：win10+tensorflow1.2数据集：http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz数据集中总共有五种花，分别放在五个文件夹下。一、CNN训练模型模型尺寸分析：卷积层全都采用了补0，所以经过卷

处女座程序员的朋友·2023-01-18 07:37

ResNet迁移学习（三）—— 网络结构（Model.py）

基本简介本次实验的模型是图像分类普遍使用的模型ResNet。该模型在ImageNet上训练，取得优秀的结果，并且残差思想被广泛应用于各种任务场景下的网络模型中。当然，ResNet演化出不同的结构，ResNet-V1的论文翻译和内容解析，参考链接：ResNet-V1论文翻译及解析。本次实验采用的是ResNet-V2-50，所以接下来会介绍ResNet-V2的详细结构。ResNet-V2ResNe

X_Imagine·2023-01-18 07:06

迁移学习的模型训练

训练和验证模型模型如果设计模型如何编程实现如何收集足够的数据来训练并验证模型是否符合预期从头开始设计、实现、训练和验证模型是需要有众多深度学习算法人才做支撑，并且极其耗时耗力2、深度学习模型应用根据实际项目的要求，基于预训练模型做迁移学习

贪睡的蜗牛·2023-01-18 07:35

迁移学习--网络模型的保存和读取

对于深度学习使用pytorch框架中有时候需要涉及到模型保存和读取，保存方式一般有两种方法，第一种是保存网络模型的模型结构+模型参数(占的内存比方式2大一点点)，第二种（官方推荐）只保存了模型参数。针对保存方式不一样的模型，其读取的方式和所得到的结果都不一样。以下以VGG16为例：1.对于方式一：1.1保存模型：importtorchimporttorchvision#vgg16没有预训练模型的参

m0_59199033·2023-01-18 07:35

MobileNetV2 pyTorch Lightning LEGO Minifigures 图像分类案例

MobileNetV2pyTorchLightningLEGOMinifigures图像分类案例此案例中，我们将通过pyTorchLightning对MobileNetV2预训练模型进行迁移学习，对象是

破浪会有时·2023-01-18 00:56

NLP-预训练模型：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【预训练模型：BERT、GPT、Transformer-XL、XLNet、RoBerta、XLM、T5】、微调、微调脚本、【GLUE数据集】

深度学习-自然语言处理：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【GLUE数据集、预训练模型（BERT、GPT、transformer-XL、XLNet、T5）、微调、微调脚本】一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集

u013250861·2023-01-17 18:33

关联规则相关数据集_迁移学习（一）：相关数据集介绍

迁移学习常用的数据集部分图截取自各个网站，同时感谢王晋东（知乎账号：王晋东不在家）博士的分享（https://github.com/jindongwang/transferlearning/blob/master

weixin_39785165·2023-01-17 17:13

Monte0539·2023-01-17 17:40

基于迁移学习的人脸识别实战（完整代码+数据）

迁移学习概述想给家里的小八爪机器人加上人脸识别功能，比如瞄准的是我时就不能发射炮弹，这样儿子就没法拿这个怪物打我了。。。（也可以在工位上加个摄像头，领导来了提前报警。。。）

甜辣uu·2023-01-17 14:07

pytorch基础（九）- 自定义数据集训练模型和迁移学习

目录PokemonDataset数据集加载自定义数据集数据预处理图像数据存储结构代码构建模型训练模型迁移学习收集、读取、预处理数据，模型搭建、训练。

sherryhwang·2023-01-17 12:10

java深度学习之DJL迁移学习

1、数据集很小，数据相似性很高考虑这个kaggle数据集(https://www.kaggle.com/mriganksingh/cat-images-dataset)。这包括猫的图像和其他非猫的图像。它有209个像素64*64*3的训练图像和50个测试图像。这显然是一个非常小的数据集，但我们知道ResNet是在大量动物和猫图像上训练的，所以我们可以使用ResNet作为固定特征提取器来解决我们的猫

非ban必选·2023-01-17 10:55

关于时序分类的理论和实战资料收集

一只仿生史莱姆·2023-01-16 15:17

机器学习（Machine learning，ML）学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

1机器学习分类根据训练样本和反馈方式的不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习、强化学习和迁移学习六类。

czmjy·2023-01-16 11:23

大规模细粒度分类和特定领域的迁移学习

原文:LargeScaleFine-GrainedCategorizationandDomain-SpecificTransferLearning概要通过微调从大规模数据集（如ImageNet）中学习知识，为特定领域的细粒度视觉分类（fgvc,fine-grainedvisualcategoriza-tion）任务（如识别鸟类或汽车品牌和模型）提供了有效的解决方案。在这种情况下，数据标注经常会需要

生产的驴·2023-01-16 09:38

深度学习之图像分类（七）--ResNet网络结构

深度学习之图像分类（七）ResNet网络结构目录深度学习之图像分类（七）ResNet网络结构1.前言2.Residual3.网络配置4.代码本节学习ResNet网络结构，以及迁移学习入门，学习视频源于Bilibili

木卯_THU·2023-01-16 08:05

bert获得词向量_BERT中的词向量指南

迁移学习，特别是像

weixin_39792475·2023-01-16 06:10

【PyTorch基础教程21】进阶训练技巧（损失函数、学习率、模型微调、半精度训练）

模型微调：迁移学习的应用场景，如在目标数据集上训练目标模型，将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。获取p

山顶夕景·2023-01-15 15:31

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