resnet101迁移学习

Python 处理小样本数据的文档分类问题

在处理小样本数据的文档分类问题时，可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法，如BERT、GPT等。
田猿笔记·2024-02-05 11:50

【文本到上下文 #10】探索地平线：GPT 和 NLP 中大型语言模型的未来

以我们之前对BERT和迁移学习的讨论为基础，将重点转移到更广阔的视角，包括语言模型的演变和未来，特别是生成式预训练转换器（GPT）及其在NLP中的重要作用。  
无水先生·2024-02-04 09:20

AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现

算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的
写代码的中青年·2024-02-03 09:02

AI预测-迁移学习在时序预测任务上的tensoflow2.0实现

算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的
写代码的中青年·2024-02-03 09:01

迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！

迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点：2.使用迁移学习时，需要解决以下问题：1.迁移学习的优点和缺点：迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，
小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:08

迁移学习实现图片分类任务

导入工具包importtimeimportosimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#忽略烦人的红色提示importwarningsw
Cuteboom·2024-02-01 07:27

大模型微调LoRA训练与原理

是一种实现迁移学习的技术手段。2.矩阵的秩？秩是一个向量空间的基向量的个数。例如：二维平面坐标系存在两个基向量，平面上任意的一个向量都可以使用这两个基向量进行线性表示，则秩为2。
谦虚且进步·2024-01-31 10:28

yolo系列多卡训练命令

batch：指定GPU一次处理的样本数量，即批量–data：指定描述训练和验证数据集位置，以及标签类别的配置文件–weights：指定预训练权重，如果指定了预训练权重那么就不用从0开始训练，这样有助于迁移学习
Midsummer啦啦啦·2024-01-31 07:18

基于PaddleDetection的锥桶检测并在Gazebo环境中实现部署

感兴趣的方向有：计算机视觉、迁移学习、推理部署。
飞桨PaddlePaddle·2024-01-31 03:18

多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践

总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中，基于多场景的业务背景，提出了分层信息抽取网络，提升了多场景多任务的建模效果。
文文学霸·2024-01-30 23:37

【RT-DETR改进涨点】ResNet18、34、50、101等多个版本移植到ultralytics仓库(RT-DETR官方一比一移植)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文是本专栏的第一篇改进，我将RT-DETR官方版本中的ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101移植到ultralytics
Snu77·2024-01-30 12:45

PaddleHub 首页图像 - 文字识别chinese_ocr_db_crnn_server

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零基础快速开始WindowsLinuxMacPaddleHub首页图像-文字识别chinese_ocr_db_crnn_serverchinese_ocr_db_crnn_serve
baidu_huihui·2024-01-29 23:28

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

[tensorflow] Tensorflow中learning rate 调整+ decay奇技淫巧

Note：如果是迁移学习，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率(≤10−4≤10−4)在新数据上进行微调。
ASR_THU·2024-01-28 21:04

【RT-DETR有效改进】EfficientFormerV2移动设备优化的视觉网络（附对比试验效果图）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-28 16:33

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

（七）联邦迁移学习相关研究表明，联邦迁移学习不需要主服务器作为各参与方间的协调者，旨在让模型具备举一反三能力，在各参与方样本空间以及特征空间均存在较少交叉信息的情况下，使用迁移学习算法互助地构建模型，可解决标签样本少和数据集不足的问题
Atara8088·2024-01-28 00:24

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口

加权迁移学习用于改进基于运动想象的脑-机接口WeightedTransferLearningforImprovingMotorImagery-BasedBrain–ComputerInterface来源作者
有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:57

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-27 21:44

【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习

迁移学习在NLP中的作用
无水先生·2024-01-27 14:40

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集卷积网络模型：构建网络架构过拟合问题：观察训练和验证效果，针对过拟合问题提出解决方法数据增强：图像数据增强方法与效果迁移学习
机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

新能源电池数据集

通过AI解决电池的状态估计、阻抗、老化诊断与寿命预测、析锂检测与故障诊断预警等方面问题，通过无监督学习、迁移学习、数据机理将多元信息融合，做到更智能的全
2301_80430808·2024-01-26 17:14

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。
源于花海·2024-01-25 05:59

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-24 11:18

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二
花花少年·2024-01-24 10:48

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第三章 - 迁移学习，让AI更聪明地“举一反三”

迁移学习：让AI更聪明地“举一反三”在人工智能（AI）的世界里，迁移学习正成为一种强大的工具，它让机器能够像人类一样“举一反三”，将在一个领域学到的知识应用到另一个领域。
百家峰会·2024-01-24 09:47

迁移混合模型-基于新数据的迁移学习预测-寻找普通苹果与其他苹果

以已经训练好的模型A为起点，在新场景中，根据新数据建立模型B。目的：将某个领域或任务上学习到的知识或模式，应用到不同但相关的领域或问题中。英文：transferlearning模型A存储了模型结构、权重系数（weights）模型B基于新数据，实现了对模型A的部分结构或权重系数的更新特征提取使用模型A，移除输出层，提取目标特征信息结构引用使用模型A的结构，重新/二次训练权重系数参数部分训练使用模型A
小旺不正经·2024-01-24 09:47

图片分类: 多类别

支持如下backbone:alexnetresnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152,resnext101_32x4d,resnext101_64
xiexiecn·2024-01-24 04:15

联邦学习：密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算，破解医学界数据孤岛的长期难题

分布式提出背景：数据不出本地，又能合力干大事联邦学习的问题联邦学习架构分布式机器学习：解决大数据量处理的问题横向联邦学习：解决跨多个数据源学习的问题纵向联邦学习：解决数据分散在多个参与者但部分特征重叠的问题联邦+迁移学习
Debroon·2024-01-23 11:31

初识人工智能，一文读懂迁移学习的知识文集(4)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士·2024-01-23 09:39

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

迁移学习作为一种有效的方法，可以在已有的数据和模型上进行训练，然后将其应用于新的任务。这种方法大大降低了对新任务的数据需求，提高了模型的泛化能力。本文将详细介绍迁移学习的原理、应用和未来发展。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

每天五分钟计算机视觉：掌握迁移学习使用技巧

本文重点随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。
幻风_huanfeng·2024-01-23 07:24

什么是迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，旨在将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务上。它通过将预训练的模型参数迁移到新任务上，从而加速新任务的训练过程并提高模型的性能。
Larry Chow·2024-01-22 10:59

【RT-DETR有效改进】Google | EfficientNetV1一种超轻量又高效的网络 （附代码 + 添加教程）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-21 23:18

【RT-DETR有效改进】华为 | Ghostnetv1一种专为移动端设计的特征提取网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-21 08:11

pytorch集智-6手写数字加法机-迁移学习

1概述迁移学习概念：将已经训练好的识别某些信息的网络拿去经过训练识别另外不同类别的信息优越性：提高了训练模型利用率，解决了数据缺失的问题（对于新的预测场景，不需要大量的数据，只需要少量数据即可实现训练，
peter6768·2024-01-21 08:01

篇二：MindSpore在实际项目中的应用与挑战

我们使用迁移学习的方法进行微调。这种方法在一定程度上提高了模型的性能和泛化能力。其次，模型部署和运行效率也是实际项目中需要考虑的重要问题。在某些场景下，模型的运行速度和稳定性对于用户体验至关重要。
GT开发算法工程师·2024-01-20 22:05

深度学习｜9.7迁移学习transfer learning

文章目录迁移学习迁移学习的定义如何实现迁移学习为什么要选择迁移学习？迁移学习迁移学习的定义迁移学习是指将针对某项任务学习到的知识应用到其他任务的问题解决中去。
晓源Galois·2024-01-20 06:19

【RT-DETR有效改进】轻量化CNN网络MobileNetV1改进特征提取网络

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-19 09:26

将大模型与小模型结合的8种常用策略分享，附17篇案例论文和代码

目前较常用的策略有模型压缩（蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、集成学习等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上
深度之眼·2024-01-18 23:01

机器学习第三十三周周报

5.3迁移学习方法。6.实验结果7.结论一、文献阅读1.文献题目speechemotionusingmergeddeepCNN2.文献摘
JerryC1999·2024-01-18 08:08

互联网加竞赛 基于机器视觉的12306验证码识别

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简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的12306验证码识别该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-18 07:14

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的
源于花海·2024-01-17 23:28

第十一周周报

文章目录摘要分布式计算数据增广微调总结摘要本周学习了分布式计算、使用多GPU训练情况及它与单GPU训练之间的比较，数据增广概念及应用的情况实例，和迁移学习中微调的技巧使用。
Joy_moon·2024-01-17 15:42

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。
千羽QY·2024-01-16 22:53

【RT-DETR改进涨点】MPDIoU、InnerMPDIoU损失函数中的No.1（包含二次创新）

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-16 11:03

【RT-DETR有效改进】ShapeIoU、InnerShapeIoU关注边界框本身的IoU(包含二次创新)

专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致
Snu77·2024-01-16 10:47

深入浅出Pytorch宝典1.0

文章目录前言1.张量操作2.自动微分3.数据加载和处理4.模型构建和训练5.预训练模型和迁移学习6.调试和性能7.高级特性总结torch中主要的数据对象主要特点和功能张量的创建数据处理和转换1.
knighthood2001·2024-01-16 08:22

【RT-DETR改进涨点】为什么YOLO版本的RT-DETR训练模型不收敛的问题

其中提到的多个版本ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101为本人根据RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics
Snu77·2024-01-15 07:37

强化学习中的迁移学习

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。
沐念丶·2024-01-14 11:29

迁移学习的最新进展和挑战

随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，迁移学习作为一种有效的机器学习方法，已经在各个领域取得了显著的成果。迁移学习是指将一个领域（源领域）的知识应用到另一个领域（目标领域），以提高目标领域的学习性能。
学兔兔VIP·2024-01-14 11:27
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