迁移学习对于新的数据，需要进行分类或者回归时，常用的方法是在以个大的数据集上（ImageNet包含120万张来自1000类别的数据集）进行预训练一个CNN模型，然后用这个预训练好的模型作为特征提取部分，或者网络的初始化权重应用在特定的任务中。 实际应用中，就是在预训练模型的后面接上全连接层，然后用softmax、SVM 或者贝叶斯对网络进行分类，也可以接上几层分类器用来做回归任务。微调（Fine-
本文是基于Advanced LST-KSVC引入了模型迁移学习的策略，将此算法改为可用于模型迁移的算法，改进方式采用的是常规的措施。1. 模型迁移学习定义 依据迁移内容的方式划分为：基于样本的迁移学习、基于特征的迁移学习、基于模型的迁移学习、基于相关知识的迁移学习。此种分类方式最为直观。 基于
Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
迁移学习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。迁移学习的四种类型Fine-tuning（微调）Fine-tuning 是源数据域与目标数据域的数据都具有标签，并且源域的数据量很大，而目标域的数据量很小，当目标数据域的数量特别小的时候就将称为“One-shot learning”。其主要想法是使用源域数据训练模型，使用目标域数据进行Fin
文章目录1. 模型概述2. 模型架构3. 模型迁移流程3.1 前置准备3.2 CLIP text encoder3.3 VQ-VAE (fp16)3.4 Text conditioned unet3.5 创建pipeline3.6 web demo部署4. 效果展示5. 相关链接 此实验需要最新的sdk实现模型的迁移，最终在1684X上进行推理。 代码地址为： http://219.142.2
1、什么是迁移学习迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。放到人工智能和机器学习的学科里，迁移学习是一种学习的思想和模式。 首先机器学习是人工智能的一大类重要方法，也是目前发展最迅速、效果最显著的方法。机器学习解决的是让机器自主地从数据中获取知识，从而应用于新的问题中。迁移学习作为机器学习的一个重要分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。 迁移学习的核心问题是，找到新问题和原问题之间的相似
深度学习常见名词概念：Sota、Benchmark、Baseline、端到端模型、迁移学习、trick到底指什么Sota调参Trick指令微调增量微调生成式人工智能AICGAGI通用人工智能非端到端模型端到端模型（PipLine）Benchmark、BaselineBackbone骨干网络MaskPadding串行、并发、并行微调进程线程、进程监督学习非监督学习半监督学习泛化（Generaliz
状态迁移法是抽象出待测系统的若干状态以及状态之间的转换条件和转换路径，然后从状态迁移路径覆盖的角度设计测试用例。状态迁移法的目标是设计足够多的测试用例覆盖系统的状态、状态--条件的组合、状态迁移的路径。状态迁移法怎么用
绘制状态迁移图
分析系统有哪些状态以及各个状态之间的迁移关系用圆圈表示状态，箭头表示迁移方向，绘制状态迁移图。在箭头旁边绘制迁移条件。定义状态--条件表
一、迁移学习概念迁移学习(Transfer learning) ：把已训练好的模型（预训练模型）参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。大部分数据或任务存在相关性的，迁移学习可以将已经学到的模型参数，通过某种方式（我主要用的是Fine tuning）来分享给新模型，从而加快并优化模型的学习效率不用从零开始学习。深度网络存在的问题:网络越深，需要的训练样本数越多。若用监督则需大量标注样本，不然小规模样本
在机器学习领域，迁移学习是一种利用已经学习到的知识来改善新任务学习效果的方法。传统的机器学习方法通常需要大量的标注数据来训练模型，但在现实场景中，获取大规模标注数据往往是困难且昂贵的。迁移学习通过利用模型的泛化能力，将已学习到的知识迁移到新任务上，从而实现高效的模型训练。本文将深入探讨迁移学习的原理和应用，介绍迁移学习在提升模型训练效果中的重要作用。一、迁移学习的定义和原理迁移学习是一种通过利用已
Transformer经典案例3.1 使用Transformer构建语言模型学习目标了解有关语言模型的知识.掌握使用Transformer构建语言模型的实现过程.什么是语言模型:
以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型. # 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can
最近在finetune model的时候遇到了点问题，开贴记录一下。也算填自己踩过的坑。 文章参考翻译自cs231n 其实我们常用的直接finetune pre-trained model就属于迁移学习（Transfer Learning）的一种。因为我们很少在训练一个新任务时从零开始训练，一个是由于训练时间限制，另一个时训练样本过大存储空间也不一定允许，如ImageNet数据经济120万张图
文章目录一、安装配置环境1. 下载相关工具&文件2. 创建目录3. 设置matplotlib中文字体二、准备图像分类数据集三、迁移学习微调训练图像分类模型—基础版1. 设置matplotlib中文字体、导入工具包2. 获取计算机硬件3. 定义图像预处理方法（训练集、测试集）4. 载入图像分类数据集5. 类别和索引号一一对应（映射字典）6. 定义数据加载器DataLoader7. 查看&a
稍微整理了下关于ETL和CDC增量抽取。ETL： Extract（萃取）-Transform（转置）-Load （加载），常用于数据仓库，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。CDC：Change Data Capture（改变数据捕获）是Oracle在数据库级别实现的增量抽取解决方案之一。CDC能够帮助你识别从上次提取之
tensorflow的三种Graph结构：Graph：tensorflow运行会话是在默认的Graph中，包含了各个运算节点和用于计算的张量；GraphDef：将Graph序列化为python代码得到的图，可以理解为一种数据结构，以常量的形式保存Tensor，无法继续训练; ——对应pb文件MetaGraph:将Graph进行序列化，进行模型保存，Tensor以变量形式保存，可以被继续训练（ 通过
函数式（Functional）模型函数式模型称作Functional，但它的类名是Model，因此我们有时候也用Model来代表函数式模型。Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Seq
1、概念状态迁移法主要关注在测试状态转移的正确性上面。对于一个有限状态机，通过测试验证其在给定的条件内是否能够产生需要的状态变化，有没有不可达的状态和非法的状态，是否可能产生非法的状态转移等。通过构造能导致状态迁移的事件，来测试状态之间的转换。2、 应用范围状态迁移法的思想是提供将多个状态的转换串起来进行测试的思路。该方法适合功能的状态比较多的情况下，需测试各种状态的转换，且这些状态转换的测试在实
Vintage 分析和迁移率模型在网贷行业的运用 网贷业务的核心竞争力来自收益与风险之间平衡点的把握，其收到消费理念、市场策略、市场消费环节影响，贯穿于产品设计、营销审批、授信、支用、还款、催收以及客户服务的全过程。风控偏好和市场竞争策略会导致不同机构的经营结果存在差异。面对纷繁复杂的竞争环境，网贷机构必须不断提高风险的监控能力才能立于不败之地。 由于网贷业务的特点，用户的借款行为和还款表现
一、BERT微调( Fine-tuning)介绍 从传统机器学习(Traditional ML)和迁移学习(Transfer Learning)对比看，传统的方式是一种相对隔离的，单个任务的学习，知识无法保留或者积累；在迁移学习中，新任务的学习依赖于前面已进行学习的任务，如下图所示，假设有两个数据集，分别对应两个学习任务，第一个任务学习到的知识通过模型保留下来，然后传递给第
