迁移学习(Transfer Learning)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。迁移学习是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，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移...
利用此方法,你可以为特征提取层保留预先训练的权重,这意味着你只需训练添加的预测层。 建立用于图像分类的卷积神经网络体系结构有很多种,你可以将其用作迁移学习的基础模型,以便在其他人已经完成的工作的基础上轻松创建有效的图像分类模型。
迁移学习可以分为三类,第一种叫做归纳式迁移学习 (Inductive Transfer Learning),是我们平时使用特别多的;第二种叫直推式迁移学习 (Transductive Transfer Learning);第三种叫无监督迁移学习 (Unsupevised Transfer Learning)。它们都有相关的领域 (Relate Areas),归纳式迁移学习有两种相关领域,一个是多任务学习 (Mu...
迁移学习(Transfer Learning)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。迁移学习是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,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学...
迁移学习:利用数据、任务、模型间的相似性,将训练好的内容应用到新的任务上。迁移学习不是具体的模型,更像是一种解题思路。 1.1 迁移学习的基本概念 两个域:由于这一过程发生在两个领域间,涉及到两个领域的概念: 已有的知识和数据,也就是被迁移的对象被称作源域; ...
迁移学习(Transfer Learning)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。迁移学习是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,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学...
适应到新的域 跨语言迁移知识 6.迁移学习的方法 使用预训练的 CNN 特征 学习域不变的表征 让表征更加...
AI科技评论按:伴随着最近几年的机器学习热潮,迁移学习 (Transfer Learning)也成为目前最炙手可热的研究方向。 迁移学习强调通过不同领域之间的知识迁移,来完成传统机器学习较难完成的任务。它是解决标定数据难获取这一基础问题的重要手段,也是未来更好地研究无监督学习的重要方法。
异构迁移学习(Heterogeneous TL):源域和目标域的特征空间不同,Ds≠DtDs≠Dt 按迁移情景分类 归纳式迁移学习(Inductive TL):源域和目标域的学习任务不同 直推式迁移学习(Transductive TL):源域和目标域不同,学习任务相同 无监督迁移学习(Unsupervised TL):源域和目标域均没有标签 ...