目录一、迁移学习简介1.1 Why using transfer-learning？为何使用迁移学习？?1.2 What is transfer-learning？什么是迁移学习？?二、实现迁移学习（不进行微调，仅仅用于特征提取，By: Tensorflow 2.0+）2.1 任务概述?2.2 模型构建?2.2.1 哪里能够找到预训练模型？2.2.2 如何使用预训练的模型2.2.3 添加新的分类
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
迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以
迁移学习和微调的区别1.举例说明当我们遇到一个新任务需要解决时，迁移学习和微调可以帮助我们更快地学习和完成这个任务。迁移学习就像是我们已经学会了一些与目标任务相关的知识，然后我们可以将这些知识应用到新任务中。 类比一下，就好像我们之前学会了画猫的技巧，现在我们要画一只狗，我们可以借用之前学到的知识和技巧，来更好地画出这只狗。微调是迁移学习的一种具体方法，它的思路是利用已经训练好的模型来帮助我们完成
2020-11-18 13:40:43机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，
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2020-11-26 12:15:21
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树的父指针表示法
原创
2021-08-08 10:18:25
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1. 前言 迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车就很简单了；在学会打羽毛球之后，再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言，所谓迁移学习，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 不久前，香港科技大学的杨强教授在机器之心GMIS大会中回顾AlphaGo和柯洁的
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2023-06-03 22:49:30
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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
迁移TFS 2012的时候碰到一些问题, 中文记录很少, 英文的记录也比较零散. 这里记录最直接和简单的方法.环境:1. 公司域环境, 所有TFS用户都是公司域帐户.2. TFS从一台服务器转移至另一台服务器. 都加入了公司域. 机器名分别为PC1和PC2. 域内不能有同名的电脑。准备两台服务器的TFS环境最好一模一样, 否则会碰到各种奇怪问题. 我们的环境是 TFS 201
查看操作主机角色：1.通过netdom query fsmo查看当前操作主机角色信息：2.迁移架构主机角色（Schema Master）：a.在运行栏中输入：regsvr32 schmmgmt.dll并回车：提示DllregisterServer注册成功。b.然后打开MMC控制台添加Active Directory架构；c. 在"Active Directory架构"选中右键"更改Active D
迁移状态简介The migration process proceeds through a number of states, during which SYSVOL replication transitions from using File Replication Service (FRS) to using Distributed File System Replication (DFS
由于测试部需要加强测试过程管理，我们决定将之前使用的TFS 2008系统升级到TFS 2010系统，以配合TFS 2010中Test Manager的使用。升级的方式主要参考微软的官方和一些网上博客的文章，目前在测试环境下已经通过了，现在准备在生产环境下升级。
升级后的优点：
TFS 2010的后台管理
HDFS-HA自动故障转移工作机制HA的概念及作用 所谓HA（High Availablity），即高可用。实现高可用最关键的策略是消除单点故障。单点故障时使得集群出现故障的主要原因。例如当DN挂掉时有其他DN会补上，继续工作。但是当NN挂掉时，则会导致HDFS的崩溃，同理yarn中的RM也是一样。所以我们可以利用HA高可用机制来使得集群更加健壮。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HD
一.前提及方案操作版本:社区版 Hadoop-1.0.3，其他版本不保证之前HBase没有考虑压缩，经过一段时间的研究和测试，打算在HBase中全面采用snappy压缩库。但是在节点上配置snappy时，发现其要求glibc版本在2.5+，而当前系统CentOS-4.8的glibc是2.3.4，CentOS-4.8不支持独立升级glibc到2.5+，所以只能整个集群升级系统到CentOS5。逐台升
因公司业务要求，需要增加Mysql数据库数量，所以需要把数据重新从老的数据库根据分库规则分布到不同Mysql数据库中。本来可以使用ETL工具的，but，公司VM太破不支持呀。嗯，正好最近学了点python，就拿它练练手吧。功能：1、多对多数据迁移 2、断点续传（从哪里跌倒，就从哪里爬起来） &
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2023-08-04 13:17:28
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所谓迁移学习，就是从一个或多个源任务（source task）中抽取知识和经验，然后将其应用于一个有相关性的目标领域（target domain）。1.Domain adaptation via transfer component analysis迁移学习领域公认的经典工作，作者团队来自香港科技大学 Qiang Yang 教授团队，推荐所有做迁移学习研究的同学都看一看。4.Unsupervise
迁移学习：给定一个有标记的源域和一个无标记的目标域。这两个领域的数据分布不同。迁移学习的目的就是要借助源域的知识，
迁移率 计算方法及用途 风控建模系列 02在上一篇博客中，我们讲解了vintage分析的原理及方法（）。而迁移率经常与vintage分析一同被人提到，不少人对这两者傻傻分不清，笔者之前也是_。那迁移率到底是什么？如何计算的呢？有什么用呢？迁移率是什么？–>因何而来?–> 不管是消费金融，汽车金融，还是银行信贷等别的风控场景，大家都很头疼一个问题-面对逾期客户不知所措。不知道该如何使用催
基于迁移成分分析的域适配1.摘要 域适配允许将来自源域的知识迁移到与其不同但相关的目标域。通俗解释是发现一个
