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目标检测和深度学习

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如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习

迁移学习神经网络

训练深度神经网络是一个乏味的过程。更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。

2022-03-04

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新加坡南洋理工最新37页《零样本学习综述》论文

【导读】近年来，零样本学习（ZSL，zero-shot learning）已经在大量的任务中受到了广泛的关注。本文为大家带来了南洋理工大学的零样本学习最新综述，希望对大家有所帮助。

2019-04-30

1.3K0

英伟达发布迁移学习工具包，现在可以申请早期试用

迁移学习 python go 神经网络

最近，英伟达发布了一个迁移学习工具包 (Transfer Learning Toolkit) 。

2018-12-21

6490

干货 | 王晋东迁移学习中的领域自适应方法（视频+PPT）

回放视频及王博PPT链接：https://pan.baidu.com/s/1jHPtE0A

2018-07-23

1.4K0

学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

迁移学习卷积神经网络

选自arXiv 作者：Zongwei Zhou, Jae Y. Shin, Suryakanth R. Gurudu, Michael B. Gotway, 梁建明机器之心编译参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。近日，IEEE 一篇论文提出可以将主动学习和迁移学习结合起来降低标注任务的工作量，实验结果也证明了这种方法的有效性。机器之心对该论文进行了编译介绍，详细的数学过程和结果分析请参阅原论文。在

2018-04-18

9890

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