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標簽 > 遷移學習
深度學習中在計算機視覺任務和自然語言處理任務中將預訓練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預訓練的模型在開發(fā)神經網絡的時候已經消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學習可以將已習得的強大技能遷移到相關的的問題上。
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預訓練和遷移學習是深度學習和機器學習領域中的兩個重要概念，它們在提高模型性能、減少訓練時間和降低對數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關鍵作用。本文將從定義、原理、應...
遷移學習（Transfer Learning）是機器學習領域中的一個重要概念，其核心思想是利用在一個任務或領域中學到的知識來加速或改進另一個相關任務或領...
遷移學習需要將預訓練好的模型適應新的下游任務。然而，作者觀察到，當前的遷移學習方法通常無法關注與任務相關的特征。在這項工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標簽：算法機器學習數(shù)據(jù)集 7.5k 0
YOLOv8+OpenCV實現(xiàn)DM碼定位檢測與解析
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各種指標全面超越現(xiàn)有對象檢測與實例分割模型，借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設計優(yōu)點，全面...
AI的另一個重要推動者是大型預訓練模型的出現(xiàn)，這些模型已經開始廣泛應用于自然語言和圖像處理，以在遷移學習的幫助下處理各種各樣的應用。其中最具代表性的是自...
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC ...
上述兩種遷移方式，分別適合大量數(shù)據(jù)跟少量數(shù)據(jù)，前一種方式計算跟訓練時間會比第二種方式要長點，但是針對大量自定義分類數(shù)據(jù)效果會比較好。
2022-10-09 標簽：數(shù)據(jù)模型遷移學習 1.4k 0
遷移學習廣泛地應用于NLP、CV等各種領域，通過在源域數(shù)據(jù)上學習知識，再遷移到下游其他目標任務上，提升目標任務上的效果。其中，Pretrain-Fine...
把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...
這些改進，加上這些方法的廣泛可用性和易集成性，使人們想起了導致計算機視覺中預訓練字嵌入和ImageNet預訓練成功的因素，并表明這些方法很可能成為NLP...
面臨上述的訓練和測試數(shù)據(jù)之間的領域差異的問題，簡單地應用數(shù)據(jù)驅動的模型可能導致模型聚焦于每個領域的偏差，即便訓練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題，本文研究了...
2019-06-07 標簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學習 7.2k 0
我們將在本實驗中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...
作者基于本模型和兩種訓練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試，所用的具體模型結構如下所示，實驗結果表明，在IEM...
2019-05-07 標簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學習 4.9k 0
如何解決人工智能應用中數(shù)據(jù)隱私保護帶來的挑戰(zhàn)？
考慮有多個數(shù)據(jù)擁有方，每個數(shù)據(jù)擁有方各自所持有的數(shù)據(jù)集 Di 可以用一個矩陣來表示。矩陣的每一行代表一個用戶，每一列代表一種用戶特征。同時，某些數(shù)據(jù)集可...
2019-04-29 標簽：數(shù)據(jù)人工智能遷移學習 6k 0
多用途模型是自然語言處理領域的熱門話題。這些模型為機器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機器人、情緒分析等我們感興趣的自然語言處理應用提供了動力。這些多用途自然語言處...
2019-04-08 標簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理遷移學習 3.9萬 0
因此，如果你需要一些快速的結果，或者只是想測試一個新的技術，選擇自適應優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因為它對你選擇完美的學習率并不是很敏感。如果您想...
許多傳統(tǒng)的遷移學習方法都是利用預先訓練好的語言模型（LMs）來實現(xiàn)的，這些模型已經非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能...
Facebook研究者擴展并增強LASER工具包，并在近期開源這個項目
LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰...
NVIDIA遷移學習工具包 ：用于特定領域深度學習模型快速訓練的高級SDK
對于設計和集成智能視頻分析（IVA）端應用程序（如停車管理、安全基礎設施、零售分析、物流管理和訪問控制等）的開發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學習工具包提供...
2018-12-07 標簽：深度學習數(shù)據(jù)科學遷移學習 3.6k 0
如何在您自己的圖像上運行示例腳本，并對您有助于控制訓練過程的一些選項作進一步解釋
任何訓練在開始之前，需要一組圖像來向網絡傳授您想要識別的新類別。本文后半部分會介紹該如何準備自己的圖像，但為了方便起見，我們創(chuàng)建了一個關于經許可的花卉照...
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