预训练网络预训练网络是一个保存好的之前已在大型数据集（大规模图像分类任务）上训练好的卷积神经网络。 如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征的模型。即使新问题和新任务与原始任务完全不同学习到的特征在不同问题之间是可移植的，这也是深度学习与浅层学习方法的一个重要优势。它使得深度学习对于小数据问题非常的有效。Keras内置预训练网络Ker
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2023-11-27 05:31:01
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# 深度学习中的“偏至”解读
## 引言
在深度学习中，“偏至”这一概念常常会出现在模型的构建和训练过程之中。偏至（Bias）是指在神经网络中添加的额外参数，通常与每一个节点（Neuron）相对应。它的出现使得模型能够更好地拟合数据，尤其是在数据的特征空间有偏移时。接下来，我们将通过一个具体的例子来帮助你理解这一概念。
## 深度学习流程概述
下面是实现深度学习模型的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-10-09 05:57:03
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深度学习里面的温度系数通常是指在软max函数中调节类分布的平滑程度，帮助模型在预测时平衡多样性和确定性。通过调整温度系数，可以控制输出概率分布的陡峭程度，从而影响模型的决策过程。
在本文中，我将详细介绍如何解决“深度学习里面的温度系数”问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。下面是具体步骤。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的开发环境和依赖库。以下
引言: 深度学习是目前人工智能领域中备受关注的技术之一，通过模拟人类神经网络来实现对数据的智能分析和判断。而MATLAB作为一种功能强大的编程环境和工具，早已经推出了深度学习工具箱，以帮助开发者更加便捷地进行深度学习的应用。本文将总结MATLAB深度学习工具箱的基本使用方法和一些实际应用案例，介绍它的功能
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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# 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
LabVIEW 2011 软件下载感谢您下载LabVIEW评估版软件，您在下载安装后此软件是30天的试用期。如果您拥有SSP账户，只需要在30天后输入序列号就可以轻松激活软件。下载LabVIEW 2011 (975 MB)Note: 此下载包里包含一个加快转换速度的软件，当您的下载无故中断，此软件可以帮您恢复下载。软件下载器需要额外下载152KB软件，LabVIEW 2011会在下载器下
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
利用深度神经网络进行迁移学习对比传统非深度迁移学习方法，深度迁移学习直接提升了在不同人物上的学习效果。并且由于深度学习直接学习原始数据，所以还有两个优势：自动化的提取数据更具有表现力的特征，以及满足了实际端到端的需求（End-to-End）深度迁移学习的核心问题是研究深度网络的可迁移性，以及如何利用深度网络来完成迁移任务。因此深度迁移学习的成功是建立在深度网络的强大表征学习能力之上的。方法单流结构
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2023-10-02 10:36:27
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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
文章目录前言深度网络的可迁移性最简单的深度迁移：finetune为什么需要已经训练好的网络？为什么需要 f
原创
2022-06-27 15:45:56
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# 深度学习迁移：一位新手的指南
深度学习迁移是指将一个季节经过训练的模型迁移到另一个相似的任务，以便更有效地进行学习。这种方法可以大大缩短训练时间，并提高新任务的性能。接下来，我将引导你了解深度学习迁移的基本流程，并为每一步提供必要的代码示例和解释。
### 流程概述
以下是进行深度学习迁移的基本步骤：
| 步骤 | 说明
1.ResNet网络详解网络中的创新点： (1)超深的网络结构(突破1000层) (2)提出residual模块 (3)使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout)(1)超深的网络结构如果简单的将一些的卷积和池化层堆叠起来，层数深的网络结构表现反而会越来越差，作者总结了两个问题： ①随着网络的不断加深，梯度消失或梯度爆炸的问题会越来越明显；这类问题可以通过对数据进行标准
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2024-01-30 22:11:05
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APP遇到的挑战•激烈竞争的市场 •行为挑剔的用户 •良莠不齐的设备 •频繁的产品更新 •复杂的代码框架 •苛刻的性能指标怎么做性能测试MQC的深度性能测试内存泄露内存溢出UI流畅度&卡顿视频联动：录制APP运行过程视频，精确定位异常界面变化及前后操作 Activity联动：全程监控Activity切换流程，获取Activity启动和退出耗时 卡顿联动：监控Message的处理时长，记录长
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2024-08-05 13:35:16
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关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者：朱勇椿 来源：王晋东不在家（ID：yourwjd）转载请联系作者本期我们将为大家介绍一种极为简单的「深度子领域自适应的方法（DSAN）」，在大多数方法都使用很多项loss相加、越来越复杂的大环境下，这篇文章仅使用一个分类loss和一个自适应loss，方法极为简单，但是效果却非常不错，几乎在所有的主流DA数据集（office-home, o
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2023-12-05 20:29:39
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文章目录前言一、数据适应是什么？二、域偏移(Domain Shift)三、领域自适应(Domain Adaptation)1.迁移学习(Transfer Learning)2.领域自适应(Domain Adaptation)总结 前言了解Data Adaptation中的Domain Adaptation一、数据适应是什么？是一种机器学习和深度学习领域的技术，用于使模型能够在源域和目标域之间进行
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2023-11-24 21:24:05
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0511 池化层完后，要去reshape 迁移学习：在ImageNet上得到一个预训练好的ConvNet网络，删除网络顶部的全连接层，然后将ConvNet网络的剩余部分作为新数据集的特征提取层。这也就是说，我们使用了ImageNet提取到的图像特征，为新数据集训练分类器。微
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2024-08-13 17:23:30
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1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
原创
2023-07-05 12:10:37
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迁移学习与深度学习的区别是一个热门的话题，随着深度学习技术的不断发展，迁移学习逐渐成为了研究的重点。本文将详细阐述这两个概念之间的差异，以及如何进行迁移、兼容性处理、实战案例的分析、性能优化和生态扩展等方面，为大家提供一系列的实际操作指导。
## 版本对比
### 特性差异
迁移学习与深度学习的核心区别在于其学习模式的不同。深度学习通常需要大量的标注数据进行训练，以便模型能够学习复杂的特征。
