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计算迁移背景
边缘计算将网络边缘上的计算、存储等资源进行有机融合，构建成统一的用户服务平台，按就近服务原则对网络边缘节点任务请求及时响应并有效处理。由于边缘节点能力、资源、带宽、能源等受限，计算迁移便异常重要。计算迁移是边缘计算的一个关键技术。
随着互联网技术的发展，特别是
迁移学习迁移学习常采用1000个类别的近150万张图像的ImageNet进行训练，迁移到其他神经网络中。 迁移学习通俗来讲就是把预训练权重当作模型的初始化权重，使得模型站在巨人的肩膀上训练。 话不多说，看代码是如何实现的。# 第一步：导入相关的包，导入applications模块中的InceptionV3预训练模型
from keras.applications.inception_v3
7.第二类方法：特征选择特征选择法的基本假设是： 源域和目标域中均含有一部分公共的特征，在这部分公共的特征上，源领域和目标领域的数据分布是一致的。因此，此类方法的目标就是，通过机器学习方法，选择出这部分共享的特征，即可依据这些特征构建模型。核心方法: SCL(Structural Correspondence Learning):这个方法的目标就是我们说的，找到两个领域公共的那些特征。作者将这些公
微调标注一个数据集很贵网络架构一个神经网络一般可以分为两块
特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征。意思就是将原始的像素变换为很容易分割的线性特征线性分类器来做分类微调微调的意思就是在源数据集上，已经训练好了一个模型。假设这个模型确实是按照我们想的来进行的(先做特征提取，然后做分类)，那么我们可以认为，我们在你的数据集上面可以进行比较的好的特征提取，那么他在我们的数据集上也可以做一个比较好
1.BitFit将模型的所有偏置bias设为可训练的参数，其他部分设置为不可训练的。将模型的所有注意力层Attention设为可训练的参数，其他
深度学习的微调
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，可以用于解决各种复杂的模式识别问题。通过使用深度神经网络，我们可以训练一个可以自动学习和提取特征的模型。然而，当我们面对一个新的任务时，如果我们没有足够的数据来训练一个新的模型，我们可以使用微调来利用已训练好的模型。
微调是指在一个已经训练好的模型的基础上，通过调整一小部分参数，使其适应一个新的任务。这种方法可以大大减少新任务的训练时
原创
2023-08-19 13:53:37
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这个博客主要记录在这个 github repository 中个人觉得比较重要的部分，同时增加了个人之前的一些理解。什么是微调在实际应用中，针对某个任务，自己的训练数据不多，或者该任务中的数据经常需要变动（易过时），这样重新训练一个model不现实或者代价太大。我们可以先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，或者把之前的mode
本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
增量式学习，和复习。只要是微小的学习，都是微迁移，主要看你是学新知识还是旧的知识，旧的就是复习
原创
2022-02-09 10:49:24
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增量式学习，和复习。只要是微小的学习，都是微迁移，主要看你是学新知识还是旧的知识，旧的就是复习
原创
2021-07-29 14:51:06
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1、神经网络调参由简单到复杂不同的特征分通道输入，对于某一路特征过拟合的情况下，可以输出前加大dropout的概率，降低它的影响能力(FM的思想)迭代次数很少验证数据就达到最优，可以考虑增大网络dropout的概率BN层可以降低模型对初始化的敏感性learning rate: 1 0.1 0.01 0.001, 一般从1开始尝试。很少见learning rate大于10的。学习率一般要随着训练进行
这一优势归功于 LOMO 的内存高效特性，以及只需要两个 GPU 以相同的设置来训练模型，从而降低了通信成本，
「@Author：Runsen」前言：迁移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域
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2022-08-11 09:50:39
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模型微调一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念1.2 步骤1.3 训练1.4 实现 一、迁移学习中的常见技巧:微调（fine-tuning）1.1 概念将在大数据集上训练得到的weights作为特定任务（小数据集）的初始化权重，重新训练该网络（根据需要，修改全连接层输出）；至于训练的方式可以是：1.微调所有层；2.固定网络前面几层权重，只微调网络的后面几层，这样做有
以65B模型为例，单精度仅模型参数需求内存约为242G，半精度的内存需求约为121G，混合精度下仅模型参数需求的内存
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迁移的三个阶段在多机房数据迁移中，整个过程分为三个阶段：历史数据迁移阶段、redolog迁移阶段、实时复制阶段。1 历史数据迁移历史数据的迁移使用一个队列完成，这个队列由多个线程消费。迁移模块保存一个本dataserver的主桶有序序列，存储引擎顺序按桶扫描所有数据（对ldb引擎来讲，是扫描memtable、immutab
Segment Anything 模型 （SAM） 是由 Meta AI 开发的细分模型。它被认为是计算机视觉的第一个基础模型。SAM在包含数百万张图
4.1 Fine tuning 模型微调4.1.1 什么是微调针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，再训练一遍，这就是微调（fine-tune）。为什么要微调对于数据集本身很小（几千张图片）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合
迁移学习包括获取从一个问题中学习到的特征，然后将这些特征用于新的类似问题。例如，来自已学会识别浣熊的模型的特征可能对
原创
2023-01-17 01:45:50
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