resnet101迁移学习第9页

fine-tuning（微调）的理解

fine-tuning介绍什么情况下使用微调微调指导事项不同数据集下使用微调涉及到的其他知识学习率（learning-rate）卷积神经网络的核心迁移学习与微调什么是迁移学习为什么要迁移学习详细解释自己的理解

卜大伟·2023-08-10 12:37

PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置

一、说明如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。

无水先生·2023-08-10 05:38

盘点 | 2020年「21篇」医学影像算法最佳综述

导读我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为医学影像方向，包括医学图像配准、医学图像分割、迁移学习和多模态融合等方向。

人工智能与算法学习·2023-08-09 21:52

《论文阅读》通过生成会话模型的迁移学习会话中的情感识别

《论文阅读》通过生成会话模型的迁移学习会话中的情感识别前言简介模型结构SourceTaskTargetTask损失函数前言你是否也对于理解论文存在困惑？

365JHWZGo·2023-08-09 08:04

对迁移学习中域适应的理解和3种技术的介绍

域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用，让我们先看看它的一些用例。我们有很多不同用途的标准数据集，比如GTSRB用于交通标志识别，LISA和LARAdataset用于交通信号灯检测，COCO用于目标检测和分割等。然而，如果你想让神经网络很好地完成你的任务，比如识别印度道路上的交

喜欢打酱油的老鸟·2023-08-08 09:07

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

[迁移学习]领域泛化

一、概念相较于领域适应，领域泛化(Domaingeneralization)最显著的区别在于训练过程中不能访问测试集。领域泛化的损失函数一般可以描述为以下形式：该式分为三项：第一项表示各训练集权重的线性组合，其中π为使该项最小的系数；第二项表示域间距离，其中表示目标域和源域之间最小的距离、表示源域之间两两组合的最大距离；第三项表示理想风险(idealjointrisk)，一般情况下可以忽略。二、分

ViperL1·2023-08-07 09:31

迁移学习（新人必看）

2.参数难以确定，训练时间长，这就需要用迁移学习来解决什么叫迁移学习呢：比方说有一个对100w的自行车数据集，并用VGG模型训练好的网络，而此时你想训练一个1w自行车数据集（虽然对象一样，但采集的数据会不同

笑傲江湖2023·2023-08-06 10:00

Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy

探索机器遗忘的足迹：综合调研与分类摘要1引言2机器遗忘的概要3技术与方法A数据删除数据投毒数据子采样数据混洗B数据扰动数据匿名化差分隐私反向数据生成（IDG）C模型更新技术正则化迁移学习模型修剪蒸馏模型反演

UnknownBody·2023-08-05 22:36

【技术博客】对抗性域适应

域适应简介域适应是迁移学习中最常见的问题之一，域不同但任务相同，且源域数据有标签，目标域数据没有标签或者很少数据有标签。

MomodelAI·2023-08-05 09:59

pytorch实战-图像分类（二）（模型训练及验证）（基于迁移学习（理解+代码））

目录1.迁移学习概念2.数据预处理3.训练模型（基于迁移学习）3.1选择网络，这里用resnet3.2如果用GPU训练，需要加入以下代码3.3卷积层冻结模块3.4加载resnet152模3.5解释initialize_model

笑傲江湖2023·2023-08-05 06:28

迁移学习：使用Restnet预训练模型构建高效的水果识别模型

目录引言1迁移学习1.1什么是迁移学习1.2迁移学习能解决什么问题1.3迁移学习面临的三个问题1.3.1何时迁移1.3.2何处迁移1.3.3如何迁移1.4迁移学习的分类1.4.1按照学习方式的划分1.4.2

智慧医疗探索者·2023-08-05 06:27

论文阅读--基于迁移学习和机器学习的UAV图像中水稻幼苗检测

Title:RiceSeedlingDetectioninUAVImagesUsingTransferLearningandMachineLearningAbstract:Tomeetdemandforagricultureproducts,researchershaverecentlyfocusedonprecisionagriculturetoincreasecropproductionwit

追忆苔上雪·2023-08-05 06:25

使用pytorch，冻结resnet50前几层进行迁移学习

在PyTorch中，冻结ResNet50模型的前几层可以通过以下步骤进行：importtorchimporttorchvision.modelsasmodels#加载预训练的ResNet50模型model=models.resnet50(pretrained=True)#冻结需要保持不变的层，通常是前几个卷积层forname,paraminmodel.named_parameters():if'c

githubcurry·2023-08-05 00:58

Pytorch迁移学习使用MobileNet v3网络模型进行猫狗预测二分类

目录1.MobileNet1.1MobileNetv11.1.1深度可分离卷积1.1.2宽度和分辨率调整1.2MobileNetv21.2.1倒残差模块1.3MobileNetv31.3.1MobieNetV3Block1.3.2MobileNetV3-Large网络结构1.3.3MobileNetV3预测猫狗二分类问题送书活动1.MobileNet1.1MobileNetv1MobileNetv

山河亦问安·2023-08-04 17:30

python与深度学习(十五):CNN和宝可梦模型

菜yuan~·2023-08-04 09:17

CNN、数据预处理、模型保存

目录CNN代码读取数据搭建CNN训练网络模型数据增强迁移学习图像识别策略数据读取定义数据预处理操作冻结resnet18的函数把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练设置优化器和损失函数训练开始训练再训练所有层关机了

醋酸洋红就是我·2023-08-01 11:51

python与深度学习(十一):CNN和猫狗大战

菜yuan~·2023-07-31 13:55

zore-shot，迁移学习和多模态学习

1.zore-shot定义：在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通过语料知识库，便可以将这个类别识别出来。概括来说，就是已知描述，对未知类别（未在训练集中出现的类别)进行推理。以下图为例简述：比方说我们有个1000分类的大模型，但这个模型从未训练过斑马，此时想基于大模型来识别斑马。现在回到大模型中，我们发现大模型中的马体型，老虎的纹络分布，熊猫的颜色，和斑马特征

笑傲江湖2023·2023-07-31 10:19

论文浅尝 | 预训练Transformer用于跨领域知识图谱补全

随着NLP领域中迁移学习的成功，目前有不少研究使用预训练的语言模型来提高KGC模型的

开放知识图谱·2023-07-30 10:25

迁移学习2020-03-11

学习陌生领域主要阻碍：1、符号及其定义特别是一些人为定义的概念2、符号之间的关系，相互包含、数学运算等等3、逻辑4、默认知识/行业共识/领域基本知识5、前置知识，即要学A，先要学习B6、不同的网络资料/课程差异7、迁移学习

_a30a·2023-07-30 03:17

PyTorch Lightning快速学习教程三：迁移学习

介绍：本期介绍Lightning的迁移学习一、使用预训练的LightningModule使用AutoEncoder作为特征提取器，同时其也作为模型的一部分classEncoder(torch.nn.Module

小风_·2023-07-29 17:05

【多模态】19、RegionCLIP | 基于 Region 来实现视觉语言模型预训练

文章目录一、背景二、方法2.1Region-basedLanguage-ImagePretraining2.2目标检测的迁移学习三、效果3.1数据集3.2实现细节3.3结果论文：RegionCLIP:Region-basedLanguage-ImagePretraining

呆呆的猫·2023-07-29 00:52

【NLP】一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例

一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例1.导入模块2.加载数据3.模型处理4.训练及验证模型5.微调6.其他代码在特征提取中，可以在预先训练好的网络结构后修改或添加一个简单的分类器，然后将源任务上预先训练好的网络作为另一个目标任务的特征提取器

镰刀韭菜·2023-07-28 05:24

具身智能controller---RT-1（Robotics Transformer）（上---方法介绍）

RoboticsTransformer）（上---方法介绍）相关链接摘要和简介相关工作与预备知识系统概述模型RT-1:ROBOTICSTRANSFORMER模型相关链接github链接主页链接（包括论文和训练数据集）摘要和简介迁移学习在计算机视觉领域已有很多研究

Flying Youth·2023-07-27 08:18

语义分割—1 Mask RCNN

Resnet1011.2RPNblock1.3RoiAlign+(Reg,Cls)block+Mask2损失Mask-RCNN:Backbone+RPNblock+(Reg,Cls)block+Maskblock(1)Backbone用Resnet101

山居秋暝LS·2023-07-26 08:03

论文解读13——TransBoost: A Boosting Tree KernelTransferLearningAlgorithm for ImprovingFinancial Inclusion

目录1、文章贡献2、迁移学习3、迁移学习算法目标4、迁移学习算法框架5、理论分析6、算法局限7、实验1、文章贡献为了解决金融产品中新用户数据及标签获取困难等问题，发展普惠金融，文中提出了新的迁移学习算法

对流层的酱猪肘·2023-07-26 01:43

基于传统网络架构训练图像分类模型(上传到colab中进行运算)

一部署colab环境部署colab参考网站相关文件：提取码：o2gn在googledrive中部署以上涉及的相关文件夹二对这个项目的解释这个项目主要是对5类花的图像进行分类采用迁移学习的方法，迁移学习resnet

云梦之上·2023-07-25 06:21

第五讲——深度学习理念下教学评一体化设计——苏文玲

深度学习学习方式说：培养高层思维能力的方式学习过程说：强调迁移学习结果说：六个维度学生表现出高参与，高情感，高认知，形

N5388焦艳丰·2023-07-25 04:51

迁移学习的使用

network=resnet34(pretrained=True)self.x=nn.Sequential(*list(network.children())[4:5])forname,layerinself.x.named_children():layer[0].conv1=nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=2,padding=1,bias=False)

一个尚在学习的计算机小白·2023-07-24 20:29

【KD】知识蒸馏与迁移学习的不同

知识蒸馏与迁移学习的不同(1)数据域不同.知识蒸馏中的知识通常是在同一个目标数据集上进行迁移，而迁移学习中的知识往往是在不同目标的数据集上进行转移.(2)网络结构不同.知识蒸馏的两个网络可以是同构或者异构的

静静喜欢大白·2023-07-24 20:20

【深入了解pytorch】PyTorch迁移学习：加速训练与提高性能的利器

【深入了解pytorch】PyTorch迁移学习：加速训练与提高性能的利器PyTorch迁移学习：加速训练与提高性能的利器什么是迁移学习？

prince_zxill·2023-07-24 19:37

Pytorch迁移学习使用Resnet50进行模型训练预测猫狗二分类

ResNet残差网络1.1ResNet定义1.2ResNet几种网络配置1.3ResNet50网络结构1.3.1前几层卷积和池化1.3.2残差块：构建深度残差网络1.3.3ResNet主体：堆叠多个残差块1.4迁移学习猫狗二分类实战

山河亦问安·2023-07-24 17:12

机器学习术语解析与应用（二）

文章目录目标函数（ObjectiveFunction）GPU加速（GPUAcceleration）迁移学习（TransferLearning）自然语言处理（NaturalLanguageProcessing

小馒头学python·2023-07-24 16:56

物体识别+数据不足+解决办法

2.如果每个类别的数据量少于100张时，从0开始训练一个分类网络会比较难，但是可以使用预训练好的模型进行迁移学习。3.数据集的质量和数量同样重要

少寨主的互联网洞察·2023-07-23 23:49

迁移学习——机器学习的下一个前沿阵地

但是随着机器学习在不同领域的深入应用，迁移学习正在成为不可忽视的力量。

四月_c374·2023-07-23 22:49

生成模型理解

参考文章：http://www.cbww.cn/news/55654.shtml文章目录自编码器Autoencoder潜在表示（latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN

ICUD·2023-07-23 01:07

【如何将无序知识库构建为结构化的语义知识库?《知识图谱：方法、工具与案例》将带你进入崭新的世界】

将深度学习、图深度学习、迁移学习与元学习深度融合是知识图谱的发展趋势，可

清图·2023-07-22 18:10

2021-08-26-cancers-2019年综述深度学习在肺癌领域应用

我们指出了肺癌病理图像分析的未来发展方向，包括多任务学习、迁移学习和模型解释。1、Introduction肺癌发病率死亡率高，准确的基于

FFwizard·2023-07-22 14:11

手把手教你用JAVA调用Websocket实现“声音转换”功能（变声）标贝科技

基于深度学习和迁移学习技术，精准将原说话人的声音转换为目标说话人，同时保留原说话人的风格特色。让声音有更多的表现形式。

DataBaker标贝科技·2023-07-21 11:10

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍1.大语言模型的预训练1.LLM预训练的基本概念预训练属于迁移学习的范畴。

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

基于torchvision的CV迁移学习

前面我们用过了cifar10，这里因为我们模型的体量更大，他能够理解更加复杂的数据集，所以这里我们就使用更加复杂的数据集叫做cifar100，顾名思义就是它是一个100分类的图像数据集，分类数据更多，复杂度更多。定义数据集importtorchvisionimporttorch#定义数据集classDataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self

夏天是冰红茶·2023-07-16 21:21

深度前馈网络(DNN)：理解、应用和Python示例

.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3迁移学习

轩Scott·2023-07-16 14:04

【深入了解PyTorch】PyTorch的优势

深入了解PyTorch】PyTorch的优势PyTorch的优势动态计算图Pythonic风格直观的调试和可视化社区支持和迁移能力PyTorch的特定应用场景优势自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）迁移学习和模型部署结论

prince_zxill·2023-07-16 08:50

多源迁移学习

一、组合分类器方法：在多个源域和目标域分别训练出分类器，根据不同源域和目标域的相似度将多个分类器组合起来：1加单组合方法给每个源域分类器相同权重AnEmpiricalAnalysisofDomainAdaptationAlgorithmsforGenomicSequenceAnalysisnips.pdf(ethz.ch)2基于贝叶斯学习法给源域分类器加权Bayesianmuti-sourcedo

Mr_Pingg·2023-07-16 01:12

故障诊断——迁移学习整理

深度学习&故障诊断初学者-学习路线_深度学习故障诊断初学者_故障诊断与python学习的博客-CSDN博客域适应方法顶刊论文列表近两年（2020-2021）-知乎(zhihu.com)【论文笔记】AdversarialMulti-taskLearningforTextClassification_任务特有和任务共享的特征_Lawe的博客-CSDN博客无监督领域自适应（UnsupervisedDom

Mr_Pingg·2023-07-16 01:41

使用TensorFlow2.0中Keras进行迁移学习识别验证码

网上有很多文章介绍过迁移学习，但TensorFlow2.0的较少，有TensorFlow2.0的，但能说清楚明白的更少。

wxl781227·2023-07-14 19:17

[迁移学习]域自适应

迁移学习的人物是从源域学习到知识并使其在目标域中取得较好的成绩。迁移学习可以分为正迁移(postivetransfer)和负迁移(negtivetransfer)，划分依据是迁移学习的效果好坏。

ViperL1·2023-07-14 10:53

[迁移学习]域自适应代码解析

理论基础可以参见：[迁移学习]域自适应整体网络结构如下：可以视为一个分类网络（如Resnet50）+一个fc_adapt模块组成。