resnet101迁移学习第3页

【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

学兔兔VIP·2024-01-14 11:27

2024 1.6~1.12 周报

三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。即通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务。

shengMio·2024-01-13 12:59

大模型PEFT技术原理（一）：BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning

wshzd·2024-01-13 00:29

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习

WangYan2022·2024-01-12 06:02

pytorch11：模型加载与保存、finetune迁移训练

模型加载与保存1.1序列化与反序列化概念1.2pytorch中的序列化与反序列化1.3模型保存的两种方法1.4模型加载两种方法二、断点训练2.1断点保存代码2.2断点恢复代码三、finetune3.1迁移学习

慕溪同学·2024-01-12 03:14

Intro project based on BERT

这篇博客除了会介绍BERT之外，也会展示如何使用BERT做迁移学习（TransferLearning）。BERT介绍语言模型BERT，其实就是Transformer中的encoder。是语言

Karen_Yu_·2024-01-11 14:26

Python实现深度迁移学习-CIFAR100-ResNet50

#Pandasandnumpyfordatastructuresandutilfucntionsimportscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdfromnumpy.randomimportrandpd.options.display.max_colwidth=608#ScikitImportsfromsklearnimportpreprocessingf

Vicky__3021·2024-01-11 12:45

【机器学习一百问 01】迁移学习和小样本学习的本质不同是什么？

迁移学习和小样本学习都是机器学习领域的重要分支，它们虽然有一些交集，但在目的和核心方法上存在本质的不同：目的和焦点：迁移学习：其主要目的是利用在一个或多个源任务上获得的知识，来改善或加速对新任务的学习过程

坚果仙人·2024-01-11 10:43

深度迁移学习

深度迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是将在一个任务中训练得到的深度学习模型作为初始点，重新应用到另一个任务中。这种方法的目标是从已学习的相关任务中转移知识，以改进新任务的学习。

道亦无名·2024-01-10 06:45

C2-3.3.3 迁移学习

C2-3.3.3迁移学习1、为什么要使用-迁移学习和“数据增强”[C2-3.3.2数据增强.md](C2-3.3.2数据增强.md)相比，有一些应用程序没有那么多数据，而且很难获取到更多的数据——“迁移学习

帅翰GG·2024-01-10 06:13

迁移学习的简要介绍

迁移学习概述迁移学习是什么？来源迁移学习的概念最初来自教育心理学。根据心理学家C.H.Judd提出的经验泛化理论：学习迁移是经验泛化的结果。

夏日、荷花&你·2024-01-09 15:46

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

预训练模型是一种迁移学习的应用，它的基本思想是利用在大规模数据集上训练得到的模型参数，作为新任务的

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

【前沿技术杂谈：迁移学习】迁移学习是在航空业实现人工智能的最后一步吗？

【前沿技术杂谈：迁移学习】迁移学习是在航空业实现人工智能的最后一步吗？Whatis“transferlearning”?什么是“迁移学习”？

jcfszxc·2024-01-09 09:49

【深度学习每日小知识】Transfer Learning 迁移学习

TransferLearning迁移学习是指机器学习中的一种技术，其中从解决一个问题中获得的知识应用于另一个不同但相关的问题。在迁移学习中，预训练模型被用作学习新任务或提高现有模型性能的起点。

jcfszxc·2024-01-09 09:17

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

迁移学习|代码实现在这篇文章中，我们知道了在构建模型时，可以借助一些非常有名的模型，这些模型在ImageNet数据集上早已经得到了检验。同时torchvision模块也提供了预训练好的模型。

霜溪·2024-01-09 09:10

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p5ResNet网络

《pytorch图像分类》p5ResNet网络结构1网络中的亮点1.1超深的网络结构1.2residual模块1.3BatchNormalization1.4迁移学习简介2模块类代码2.1BasicBlock

失舵之舟-·2024-01-09 09:34

迁移学习--Xception

一.Xception的概述Xception是inception处于极端假设的一种网络结构。当卷积层试图在三维空间（两个空间维度和一个通道维度）进行卷积过程时，一个卷积核需要同时绘制跨通道相关性和空间相关性。前面分享的inception模块的思想就是将这一卷积过程分解成一系列相互独立的操作，使其更为便捷有效。典型的inception模块假设通道相关性和空间相关性的绘制有效脱钩，而Xception的思

无尽的沉默·2024-01-08 09:02

深度学习15—（迁移学习）冻结和解冻神经网络模型的参数

冻结与解冻代码：deffreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=Falsedefunfreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=True这段代码定义了两个函数：`freeze_net`和`unfreeze_

Top Secret·2024-01-08 09:37

迁移学习|代码实现

还记得我们之前实现的猫狗分类器吗？在哪里，我们设计了一个网络，这个网络接受一张图片，最后输出这张图片属于猫还是狗。实现分类器的过程比较复杂，准备的数据也比较少。所以我们是否可以使用一种方法，在数据很少的情况下仍然可以训练出较好的模型。借助已经训练好的模型是个不错的想法。因此我们将学习如何使用预训练好的模型来构建只需要很少数据的先进的猫狗图像分类器。首先，加载一个预训练的模型，例如ResNet18。

霜溪·2024-01-07 19:59

迁移学习是什么

中提供巨大的模型库，虽然其中的很多模型性能表现的非常出色，但这些模型往往在广义的数据集上训练的，缺乏针对特定数据集的优化，所以在获得一个合适的模型后，往往需要针对具体任务的特定数据进行二次训练，这就是所谓的迁移学习

不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:07

目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习

本文主要了解YOLOv5训练自标注数据集（自行车和摩托车两种图像）进行目标检测，实现迁移学习。

源于花海·2024-01-06 23:49

Python迁移学习：机器学习算法

机器学习是人工智能中一个流行的子领域，其涉及的领域非常广泛。流行的原因之一是在其策略下有一个由复杂的算法、技术和方法论组成的综合工具箱。该工具箱已经经过了多年的开发和改进，同时新的工具箱也在持续不断地被研究出来。为了更好地使用机器学习工具箱，我们需要先了解以下几种机器学习的分类方式。基于是否有人工进行监督的分类如下。监督学习。这一类别高度依赖人工监督。监督学习类别下的算法从训练数据和对应的输出中学

智云研·2024-01-06 09:36

【迁移学习】月度总结

1、DomainSeparationNetworks(DSNs)域分离网络作者认为域之间有着公有特征和私有特征如果私有特征也进行迁移的话，就会造成负迁移因此作者提出了DomainSeparationNetworks2、DeepReconstruction-ClassificationNetworksforUnsupervisedDomainAdaptation（DRCN）深度重构分类网络DRCN对

一个很菜的小猪·2024-01-05 14:54

【迁移学习论文五】Generate To Adapt Aligning Domains using Generative Adversarial Networks论文原理及复现工作

一个很菜的小猪·2024-01-05 14:24

【迁移学习论文六】Learning Semantic Representations for Unsupervised Domain Adaptation论文原理及复现工作

LearningSemanticRepresentationsforUnsupervisedDomainAdaptation学习无监督域自适应的语义表示相关会议AConferenceonComputerVisionandPatternRecognition（CVPR）InternationalConferenceonComputerVision（ICCV）AAAIConferenceonArtif

一个很菜的小猪·2024-01-05 14:24

大创项目推荐深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习神经网络图像识别垃圾分类算法小程序

文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？

laafeer·2024-01-05 06:10

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

Python极客之家·2024-01-04 22:01

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章迁移学习全面指南：概念、项目实战、优势、挑战迁移学习：该做的和不该做的事深度学习不得不会的迁移学习TransferLearning谷歌最新的PlaNet对强化学习以及迁移学习的意义及启发迁移学习时间序列分类如何提高强化学习的可靠性

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

迁移学习2

导入所需的包from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint("TensorFlowversionis",tf.__version__)importnumpyasnpimportm

poteman·2024-01-04 03:33

主干网络篇 | YOLOv8 更换骨干网络之 ResNet50/ResNet101 | 原论文一比一复现

论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.03385v1更深层的神经网络更难以训练。我们提出了一个残差学习框架，以便于训练比以往使用的网络更深层的网络。我们明确地将层重构为学习相对于层输入的残差函数，而不是学习无参考的函数。我们提供了全面的实证证据，表明这些残差网络更容易优化，并且可以从显著增加的深度中获得准确度的提高。在ImageNet数据集上，我们评估了深度高达152层的

迪菲赫尔曼·2024-01-03 19:11

【LLM】人工智能应用构建的十大预训练NLP语言模型

迁移学习是

架构师研究会·2024-01-02 18:47

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。系统基于Web平台，实现用户上传垃圾图片进行在线测试，系统即时预测并展示垃圾类别。此系统不仅展示了深度学习在垃圾分类中的应用，也提供了

Python极客之家·2024-01-02 17:38

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。

@默然·2024-01-01 16:23

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

MetaMT

前置学习：元学习，迁移学习，Few-shotlearning，life-longlearning等区别和联系，台大李宏毅https://blog.csdn.net/weixin_41684423/article

lude·2024-01-01 07:05

Resnet BatchNormalization 迁移学习

时间：2015网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用BatchNormalization加速训练（丢弃dropout）层数越深效果越好？是什么样的原因导致更深的网络导致的训练效果更差呢？梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

竞赛保研基于机器视觉的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

iuerfee·2023-12-31 06:37

【AI】人工智能爆发推进器之迁移学习

目录一、什么是迁移学习二、迁移学习和VAE三、迁移学习的分类3.1按迁移内容分类：3.2按迁移方法分类：3.3按学习形式分类：3.4按目标域有无标签分类：3.5按学习方法分类：3.6按特征分类：四、迁移学习的应用场景五

giszz·2023-12-30 18:39

Mask-RCNN网络——实例分割

Mask-RCNN网络——实例分割实例分割任务可以看做分为两部分：目标检测和语义分割1、Mask-RCNN的网络结构框架2、Mask-RCNN网络的的具体步骤2.1主干特征提取网络ResNet101这里默认输入图片大小为

shuyeah·2023-12-30 16:19

使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练

冻结除最后全连接层以外的所有权重，只去单独训练它最后一层的的权重，这个方法，冻结了所有网络的权重。forparaminnet.parameters():param.requires_grad=False

pythonSuperman·2023-12-29 07:00

使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练

这里的迁移学习方法是载入预训练权重的方法net=resnet34()#loadpretrainweights#downloadurl:https://download.pytorch.org/models

pythonSuperman·2023-12-29 07:59

什么是迁移学习（Transfer Learning）？定义，优势，方法

近来，技术专家开始探索优化机器学习模型的新方法，其中迁移学习和

澳鹏Appen·2023-12-28 10:58

ai概念：强人工智能介绍、迁移学习

强人工智能（StrongArtificialIntelligence，SAI）是指一种具有与人类智能相媲美或超越人类智能水平的人工智能系统。与弱人工智能（WeakArtificialIntelligence，WAI）不同，强人工智能具有更高级的认知能力、学习能力和自主决策能力，能够执行复杂的任务并具备广泛的智能表现。以下是强人工智能的一些特征和方面：1.通用性：强人工智能具有广泛的通用性，能够处理

_oP_i·2023-12-26 17:53

python AI视觉实现口罩检测实时语音报警系统

PaddlenHub模块PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具，通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tuneAPI快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。

qq_30895747·2023-12-25 10:36

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch数据增强/经典网络架构训练图像分类模型

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch1.数据增强、transform模块数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试2.迁移学习3.参考pytorch官网例子1.数据增强、transform

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-25 06:30

【基础论文笔记二】Transfer Learning with Dynamic AdversarialAdaptation Network(2019 ICDM)动态对抗适应网络的迁移学习论文笔记

背景现有的对抗性领域自适应方法要么学习单个领域鉴别器来对齐全局源和目标分布，要么关注基于多个鉴别器的子域对齐。然而，在实际应用中，域之间的边际（全局）分布和条件（局部）分布对适应的贡献往往不同。在本文中，作者提出了一种新的动态对抗性自适应网络（DAAN）来动态学习域不变表示，同时定量评估全局和局部域分布的相对重要性。DAAN架构在DAAN中，高级特征f由特征提取器（Gf，蓝色部分）提取。然后，分别

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

Transfer Learning（迁移学习）

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。

人工智能小豪·2023-12-23 15:10

paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)

在迁移学习中应该初始化哪些模型可以参考如何选择出最适合的backbone模型？图像

万里鹏程转瞬至·2023-12-23 13:48

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