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标签 > 迁移学习
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法,通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源,迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。
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因为我们使用的是底层的构建块,我们可以轻松改变模型的某个单一部件(例如,将F.relu变为F.sigmoid)。这样做可以得到一个全新的模型架构,它可能...
定义 1:(迁移学习)。给定一个基于数据 Dt 的学习任务 Tt,我们可以从 Ds 中获取对任务 Ts 有用的知识。迁移学习旨在通过发现并转换 Ds 和...
运用迁移学习,CNN特征,语句特征应用已有模型2. 最终的输出模型是LSTM,训练过程的参数设定:梯度上限(gradient clipping), 学习...
如何使用TensorFlow Hub文本模块构建一个模型,以根据相关描述预测电影类型
您所选择的预训练文本嵌入是您模型中的一个超参数,所以最好用不同的文本嵌入进行试验,看看哪个的准确性最高。先从用与您的文本最接近的文本训练过的模型开始。由...
2018-09-07 标签:数据集TensorFlow迁移学习 3181 0
如果我们想使用多任务学习,但只有一个任务,该怎么办呢?一篇名为 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
一个two-stage框架,允许用户直接操作自然场景的高级属性
为了克服这一点,我们提出了一种结合神经图像生成和风格迁移的方法。首先,我们设计了一个条件图像合成模型,它能够在目标场景中生成具有输入图像类似语义内容的“...
除了能够更快地进行训练之外,迁移学习也是特别有趣的,仅在最后一层进行训练,让我们可以仅仅使用较少的标记数据,而对整个模型进行端对端训练则需要庞大的数据集...
只用了100个案例,他们就达到了和用2万个案例训练出的模型同样的错误率水平。除此之外,他们还提供了对模型进行预训练的代码,因为维基百科有多种语言,这使得...
今晨,第31届CVPR在美国盐湖城正式召开。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...
人工智能竞争,从算法模型的研发竞争,转向数据和数据质量的竞争,这些成功的模型和算法主要是由监督学习推动的,而监督学习对数据极度饥渴,需要海量数据(大数据...
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