文章目录0 简介1 VGG网络2 风格迁移3 内容损失4 风格损失5 主代码实现6 迁移模型实现7 效果展示8 最后 0 简介今天学长向大家介绍一个机器视觉项目基于深度学习卷积神经网络的花卉识别图片风格迁移指的是将一个图片的风格转换到另一个图片中，如图所示： 原图片经过一系列的特征变换，具有了新的纹理特征，这就叫做风格迁移。1 VGG网络在实现风格迁移之前，需要先简单了解一下VGG网络（由于VG
9.深度迁移学习深度学习优势： 由于深度学习直接对原始数据进行学习，所以其对比非深度方法还有两个优势：自动化地提取更具表现力的特征，以及满足了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。最简单的深度迁移：fnetune优势：扩展：深度网络自适应：fnetune有它的先天不足： 它无法处理训练数据和测试数据分布不同的情况。自适应 能够使得源域和目标域的数据分布更加接近，从而使得网络的效果更好
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2023-10-21 07:35:36
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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
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2024-05-10 11:17:47
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# 深度学习迁移技术模型实现指南
迁移学习（Transfer Learning）是一种在深度学习中广泛使用的方法，它允许我们利用在一个任务上训练好的模型来帮助解决另一个相关任务。这对于数据稀缺或计算资源受限的情况尤其有用。在这篇文章中，我们将介绍如何实现迁移学习模型的步骤，并提供详细的代码示例。
## 流程概述
以下是实现迁移学习模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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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
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2024-06-26 17:03:38
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需求：使用3dmax或者sketchup等软件制作的三维模型（3ds、obj、dae、wrl、flt等），由于这些三维软件没有定义gis坐标系等参数选项，默认将这些模型导入到arcgis中，模型是没有空间参考的，这时就产生一个需求：如何将这些三维模型移动到模型真实位置？效果图：软件环境：ArcGIS Pro2.x示例数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1oT9PUcZAd6
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2024-01-10 12:37:25
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# pre-trained 目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后通过BP算法利用例如SGD这样的优化算法去优化模型参数。那么预训练的思想就是，该模型的参数不再是随机初始化，而是先有一个任务进行训练得到一套模型参数，然后用这套参数对模型进行初始化，再进行训练。可以看成是第一层word em
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
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2024-05-28 20:54:41
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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
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2024-09-13 18:43:23
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许多需求用状态机的方式来描述，状态机的测试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，可能不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，常用于协调测试用这种方法可以设计逆向的测试用例，如状态和事件的非法组合状态机：指系统所有可能的状态以及状态相互跳转的条件。 状态：指对
本文以将PyTorch框架实现的网络迁移至MindSpore框架为例，并以计算机视觉常用算子做代码示例。1. 训练过程中损失变化异常具体表现数值过大或过小损失不下降损失波动大损失值恒定损失为负数问题原因以及排查、解决办法网络结构存在问题排查方法：逐行代码对比；将原框架网络的checkpoint文件导入到迁移网络中，例如将pytorch的.pth文件转换成mindspore支持的.ckpt文件，然后
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2023-08-02 21:44:36
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文章目录1. 迁移学习简介2. 多分类问题实例2.1 构建数据2.2 问题1的MLP模型2.3 问题2的MLP模型2.4 问题2使用迁移学习的MLP模型2.5 特征提取与权重初始化性能对比 代码环境：python-3.7.6tensorflow-2.1.0深度学习神经网络的一个优势是可以在相关问题上重用。迁移学习（Transfer learning）指的是对某种程度上相似的问题进行预测建模的技术
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2023-10-19 10:54:25
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声音识别入门经典模型实践-基于大数据训练CNN14网络实现食物咀嚼声音识别项目简介声音分类是指可以定制识别出当前音频是哪种声音，或者是什么状态/场景的声音。通过声音，人的大脑会获取到大量的信息，其中的一个场景是:识别和归类。如：识别熟悉的亲人或朋友的声音、识别不同乐器发出的声音、识别不同环境产生的声音，等等。我们可以根据不同声音的特征（频率，音色等）进行区分，这种区分行为的本质，就是对声音进行分类
导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
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2024-06-02 19:52:45
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迁移学习通常是指将针对一个问题训练的模型以某种方式用于第二个相关问题的过程。在深度学习中，迁移学习是一种技术，通过这种技术
原创
2024-04-30 10:46:39
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深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在Cloudera Fast Forward实验室，我们对能解决这些问题的创新特别兴奋。我们最新的研
# 深度学习迁移学习入门指南
## 一、什么是迁移学习？
迁移学习是一种利用在某个任务上训练得到的模型, 然后再将其调整或微调, 以适应另一个相关任务的方法。特别是在数据较少的情况下，迁移学习能够显著提高模型的性能。
## 二、迁移学习的基本流程
在开始进行迁移学习之前，我们需要了解整个流程。以下是迁移学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
环境描述：目前我们使用的是WSS2.0，想升级到WSS3.0，并确保原来站点的数据完整无缺。我们的升级和数据迁移主要分两种方式（推荐第二种方式）：一．升级安装方式：1. 在配置向导运行之前必须首先运行prescan.exe，这个在12目录下的bin目录2.首先安装WSS3.0，安装的时候有几个选项，最好选择第一项，默认的是第二项。如果选择第二项，则在装完WSS3.0后，会自动对服务器上的
文章目录什么是语义表示静态词向量动态词向量（上下文词向量）位置编码ERNIE的原理介绍神经网络上的改造辅助任务学习过程ERNIE的应用案例性能不敏感的场景：直接使用ERNIE 的模型蒸馏案例：搜索问答Query识别和QP匹配离线推荐 无监督文本的深度神经网络的出现，nlp领域又火了起来，深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模，但是由于单向信息流的弊端
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2023-11-21 15:38:53
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.env.development和.env.production文件是什么？.env.development 是开发环境下的配置文件 .env.production 是生产环境下的配置文件 如果这两个文件是空的，那么运行 npm run serve 时，process.env.NODE_ENV 的值默认就是 development；运行 npm run build 时，process.env.NO
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2024-10-14 13:35:28
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