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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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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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
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
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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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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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
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
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
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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深度学习中，最强大的理念之一就是，有的时候神经网络可以从一个任务习得知识，并将这些知识应用到另一个独立任务中。 所以例如，也许你已经训练好了一个神经网络，能够识别像猫的对象，然后使用那些知识（或者一部分知识）去帮助你更好地阅读x射线的扫描图。 而这，就是迁移学习。下面用例子说明（图像识别 --> 放射诊断）： 步骤如下：训练好原始网络（图像识别 image recognition）把原网络最
深度迁移学习即采用深度学习的方法进行迁移学习，这是当前深度学习的一个比较热门的研究方向。深度学习方法对非深度方法两个优势： 一、自动化地提取更具表现力的特征；二、满⾜了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。 最简单的深度网络迁移形式： finetune（特别地，在计算机视觉中，迁移学习⽅法被称为 Domain Adaptation。 ） 但是 finetune 有它的先天
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2023-08-04 19:23:22
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大数据文摘出品近日，阿里云正式开源了深度迁移学习框架EasyTransfer，这是业界首个面向NLP场景的深度迁移学习框架。先放上开源链接：
https://github.com/alibaba/EasyTransfer
该框架由阿里云机器学习PAI团队研发，让自然语言处理场景的模型预训练和迁移学习开发与部署更加简单和高效。面向自然语言处理场景的深度迁移学习在现实场景里有巨大的需求，因
领域自适应是迁移学习中转导迁移学习的重要子问题。迁移学习是指两个不同领域的知识迁移过程，利用源领域中学到的知识帮助目标领域上的学习任务。源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。迁移学习根据不同的迁移方式，分为两个类型，归纳迁移学习和转导迁移学习。归纳学习（Inductive Learniing）是希望在训练数据集上学习到使得期望风险（即真实数据分布上的错误率）最小的模型。与传统监督机器学习一样，是
三、三种不同的迁移方法将这些概念加起来，就可以总结出三个不同的迁移方法1.基于差异的方法在哪里做迁移的转换、自适应。可以在某个层次来做，也可以在多个层次来做，如何来衡量两个领域之间的距离，可以用先验的这种概率、模型，也可以用联合概率、模型；另外还可以将源领域的信息加进来，建立一个更准确的Loss。这都是图像领域获得的知识，那自然语言会不会有类似的方式？下面一篇描述NLP的文章也证明了这一点，假设我
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2023-10-26 11:34:36
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一个人的一生是有限的，一个人的能力是有限的，因此只可能在有限的领域中走的较远，即有深度。然世界纷纭精彩，领域众多，即有广度。如果能够把深度直接横向推广到广度（即在各个领域都具有深度），这是多么理想而又美好的事情。这也是本文的“需求”，通过计算机专业特有的抽象，反馈思想在一定程度上实现这个“需求”。为什么希望从某一个领域的深度直接横向推广到广度？根据实事求是的原则，“实事”是一个人受到，时间，空间，
Aligning Domain-Specific Distribution and Classifier for Cross-Domain Classification from Multiple SourcesCode：https://github.com/easezyc/deep-transfer-learning多源域迁移学习与领域自适应是迁移学习领域一个新的方向，目前还并没有太多的研究。区
迁移学习(Transfer Learning)的概念早在20世纪80年代就有相关的研究，这期间的研究有的称为归纳研究(inductive transfer)、知识迁移(knowledge transfer)、终身学习(life-long learning)以及累积学习(incremental learning)等。直到2009年，香港科技大学杨强教授对迁移学习的研究进行了总结和归纳，迁移学习才开始
迁移学习（Transfer Learning）通俗来讲就是学会举一反三的能力，通过运用已有的知识来学习新的知识，其核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，通过这种相似性的迁移达到迁移学习的目的。世间万事万物皆有共性，如何合理地找寻它们之间的相似性，进而利用这个桥梁来帮助学习新知识，是迁移学习的核心问题。迁移学习小故事有一个商人以卖猫的玩偶为生，他是一个分辨高手，擅长区分不同的猫，如果有人拿猫想要坑
各位知乎儿大家好，这是<EYD与机器学习>专栏迁移学习系列文章的第三篇文章，在上次的文章中我们介绍了一个迁移学习与深度学习结合的算法框架（<EYD与机器学习>迁移学习：Domain Separation Networks），这次我们依旧为大家介绍一篇论文：Domain-Adversarial Training of Neural Networks（DANN）[
