resnet101迁移学习第3页

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

LoRA模型原理

一、前言大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）的出现，训练参数的级别直接跃迁到数十亿甚至数千亿，在模型微调、迁移学习小样本数据时，使用全量训练的成本是极大的。

zzZ_CMing·2023-12-22 16:35

什么是深度学习，多模态学习，迁移学习，LLM

深度学习、多模态学习、迁移学习和大型语言模型（LLM）是人工智能和机器学习领域的重要概念，它们各自有着独特的定义和应用。

稻壳特筑·2023-12-21 17:38

python安装paddlehub时出现JSONDecodeError的解决方法

paddlehub是由百度的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_17219645·2023-12-21 14:26

深度学习---从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习

深度学习—从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习引入图像是高维的。

佩瑞·2023-12-21 09:25

什么是预训练模型？如何得到预训练权重？

一、什么是预训练预训练模型把迁移学习很好地用起来了，让我们感到眼前一亮。这和小孩子读书一样，一开始语文、数学、化学都学，读书、网上游戏等，在脑子里积攒了很多。

梦在黎明破晓时啊·2023-12-21 08:39

（四）pytorch图像识别实战之用resnet18实现花朵分类(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、关于这个实战的一些知识点Q1：图像识别实战常用模块解读Q2:数据增强Q3:迁移学习Q4：平均全局池化Q5：设置哪些层需要训练时的模型保存

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-12-20 23:47

机器学习之迁移学习（Transfer Learning）附代码

概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习方法，其核心思想是将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 21:41

基于ResNet18网络完成图像分类任务

目录1数据处理1.1数据集介绍1.2数据读取1.3构造Dataset类2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测6什么是预训练模型和迁移学习7比较“使用预训练模型”和“不使用预训练模型”的效果。

熬夜患者·2023-12-20 01:15

深度学习 | 大模型领域常见名词解释

通常用于迁移学习，即将预训练模型的知识迁移到新的任务中。例子：BERT、GPT、VGG等。训练好的模型：训练好的模型是根据你的特定任务和数据集进行了调整和训练的模型。

西皮呦·2023-12-20 01:54

OPTIMIZATION AS A MODEL FOR FEW-SHOT LEARNING

尽管迁移学习能缓解这个问题，但新数据与原始数据偏差较大时，迁移学习的性能就会大大降低。

果园林·2023-12-19 23:04

我对迁移学习的一点理解——领域适应（系列3）

DomainAdaptation）的实现方法4.领域适应（DomainAdaptation）的可以解决的问题总结1.领域适应（DomainAdaptation）的基本概念领域适应（DomainAdaptation）是迁移学习中常用的一种方法

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:02

JUST技术：利用迁移学习生成新城市的轨迹

以下文章来源于京东城市，作者JUST团队-何天赋市民的出行轨迹数据无论是对于城市管理、规划，还是商业活动，都是重要的参考信息。然而，获取一个城市的人群轨迹数据却非常困难。在今年4月份召开的国际顶级互联网会议WWW2020（CCF-A类）上，京东城市报告了被会议收录的论文《WhatistheHumanMobilityinaNewCity:TransferMobilityKnowledgeAcross

JUST极客·2023-12-18 09:50

MobileNet V2 图像分类

MobileNetV1的不足2.MobileNetV22.1InvertedResiduals模块+线性激活2.2关于InvertedResiduals的解释2.3升维3.MobileNetV2网络搭建4.迁移学习分类

听风吹等浪起·2023-12-18 07:53

【迁移学习论文四】Multi-Adversarial Domain Adaptation论文原理及复现工作

一个很菜的小猪·2023-12-17 14:15

ResNet(pytorch)

用到的迁移学习参数表model.pyimporttorch.nnasnnimporttorchclassBasicB

caigou.·2023-12-17 05:22

pytorch网络的增删改

importtorchvision.modelsasmodelsalexnet=models.alexnet(weights=models.AlexNet_Weights.DEFAULT)print(alexnet)2.删除网络在做迁移学习的时候

@BangBang·2023-12-17 00:14

多任务学习（Multi-Task Learning）和迁移学习（Transfer Learning）的详细解释以及区别（系列1）

二、多任务学习（Multi-TaskLearning）对数据的要求三、迁移学习是什么？四，迁移学习对数据的要求五，多任务学习与迁移学习的区别是什么？

小桥流水---人工智能·2023-12-16 12:30

阅读方法

老师要孩子运用这两种方法，自觉迁移学习新的古文。实际上，这两个都不是方法。所谓“借助”，应该是一种指令。如同“联系”，都是对学生的学习活动发出的一种指令，而不是方法。

冰花玉洁·2023-12-15 03:57

毕业设计python 猫狗识别系统Dogs vs Cats For Udacity (Flask 应用)+源代码+文档说明

文章目录源码下载地址项目介绍界面预览项目备注毕设定制，咨询源码下载地址源码下载地址点击这里下载源码项目介绍运用Tensorflow、Keras，进行迁移学习训练识别猫、狗的图片。

做阿尔法的狗·2023-12-14 17:17

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

1.DenseNet网络介绍本章实现的项目是DenseNet网络对花数据集的五分类，下载链接：基于迁移学习的DenseNet图像分类项目DenseNet网络是在ResNet网络上的改进，大概的网络结构如下

听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

预训练（pre-learning）、微调（fine-tuning）、迁移学习（transfer learning）

预训练（pre-learning）搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是pre-training。预训练模型：预训练模型就是已经用数

可keke·2023-12-14 13:04

【机器学习】042_迁移学习

一、概述、定义目的：迁移学习的目的是将某个领域或任务上学习到的模式、知识应用到不同但相关的领域里，获取更多数据，而不必投入许多时间人力来进行数据的标注。

Cyan.__·2023-12-14 13:31

Geneformer：计算生物学的大模型革新

架构与预训练Geneformer采用基于注意力的深度学习模型，通过迁移学习在有限数据的网络生物学中进行预测。它利用自注意力机制关注每个单细胞转录组中表达的基因，优化给定

努力犯错·2023-12-14 13:11

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

仓库和视频演示找048期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果展示图如下：代码文件展示如下：运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02CNN迁移学习训练模型

gfsfsdfs·2023-12-06 17:57

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

运行02CNN迁移学习训练模型.py会将txt文本中的图像数据读取进行模

hlalfsf·2023-12-06 11:23

该怎么认识人工智能AI的微调功能？

微调是一种迁移学习的形式，其中从一个任务学到的知识被应用于解决一个相关但不同的任务。以下是为什么AI模型可以进行微调

众乐乐_2008·2023-12-05 20:55

深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50

1.迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。

从零开始的奋豆·2023-12-05 06:18

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