在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的magenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将为微调任意的PyTorch模型建立一个直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。
得益于迁移学习，计算机视觉领域的发展非常迅速。有着几百万个参数的高度非线性模型通常需要大型数据集的训练，经过几天甚至几周的训练，也只能分辨猫狗。
选自Miguel Blog 作者：Miguel González-Fierro 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 迁移学习（Transfer Learning）预期将成为图像分类领域机器学习商业成就的下一驱动力。对深度网络的再利用正影响着学界和业界的走向。本文介绍了迁移学习的基本概念，以及使用迁移学习的策略。本文使用 PyTorch 代码在多个数据集中进行了实验。 GitHub 地址：https://github.com/miguelgfierro/sciblog_support/blob/master/
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟在这项工作中，我们提出了一种通用的参数高效迁移学习方法。 基础模型在多任务学习方面取得了很大的进展，实现了统一的单模态和多模态任务接口。然而，在迁移学习过程中，这类多任务学习器的潜力尚未得到充分利用。在这项工作中，我们提出了一种通用的参数高效迁移学习方法，称为预测-插值调优（π-调优），适用于视觉、语言和视觉-语言任务。它汇集了从类似任务中学到的轻量级任务特定专家的参数，以帮助目标下游任务。任务相似性在统一的模态无关空间中进行预测，形成一个可扩展的图表来展示任务之间
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
在没有最基本的、必要的、未经处理数据的情况下，我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢？在资源匮乏的情况下，我们应如何有效地获取并用数据创造价值？
[49]中提到的预训练和微调范式可以在同模态任务之间实现惊人的迁移学习，这在CV和NLP等领域已经得到证明。预训练模型通常由资源丰富且经验丰富的团队使用大量干净的数据进行训练。
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？
ViLBERT（Lu et al.2019）代表视觉与语言BERT。听起来确实像是BERT模型的一个版本（Devlin等人，2018年），该模型很快就变成了NLP任务的SOTA，并集成了视觉输入。ViLBERT是用于多模态任务，如视觉问答(VQA)和参考表达式。
药物发现工作中可用于训练计算模型的数据集通常很少。标记数据的稀疏可用性是人工智能辅助药物发现的主要障碍。解决该问题的一种方法是开发可以处理相对异构和稀缺数据的算法。迁移学习是一种机器学习方法，可以利用其他相关任务中现有的，可推广的知识来学习带有少量数据的单独任务。深度迁移学习是药物发现领域最常用的迁移学习模型。本文概述了迄今为止转移学习和药物发现的相关应用。此外，它为药物发现转移学习的未来发展提供了前景。
今天，NVIDIA 宣布正式发布最新版本的TAO 工具包。作为 NVIDIA 训练、适应和优化 (TAO) 框架的低代码版本，该工具包可简化和加速语音和视觉 AI 应用程序的 AI 模型的创建。 借助 TAO，开发人员可以利用迁移学习的力量来创建针对许多用例进行定制和优化的生产就绪模型。其中包括检测缺陷、翻译语言或管理流量，而无需大量数据。 此版本通过新的预训练视觉和语音模型提高了开发人员的工作效率。它还包括关键的新功能，例如 ONNX 模型权重导入、REST API 和 TensorBoard 集成。
迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。
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最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
本文介绍由Google Research和DeepMind合作发表于arXiv上的研究工作。尽管近年来多任务学习和迁移学习在自然语言处理（NLP）领域取得了成功，但很少有工作系统地研究在预训练期间扩大任务数量的效果。本文提出了一个由107个有监督NLP任务组成、跨越不同领域和任务族的庞大集合EXMIX（Extreme Mixture）。利用EXMIX，作者研究了迄今为止规模最大的多任务预训练的效果，并分析了常见任务族之间的协同训练迁移。分析表明，为多任务预训练手动策划一个理想的任务集并不简单，而且多任务扩展本身就能极大地改善模型。最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。广泛的实验表明，ExT5在SuperGLUE、GEM、Rainbow、Closed-Book QA任务和EXMIX以外的几个任务上都优于强大的T5基线，而且ExT5在预训练时也明显提高了采样效率。
论文标题：Evolution of Transfer Learning in Natural Language Processing
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
剪枝是深度神经网络 (DNN) 的主要压缩方法之一，从 DNN 模型中删除不太相关的参数以减少其内存占用。为了获得更好的最终精度，通常迭代地执行剪枝，在每一步中删除越来越多的参数，并对剩余的参数应用微调(即额外的训练周期），一直持续到达到目标压缩比。然而，这个过程可能非常耗时。若采取一次性剪枝（在一个步骤中修剪所有参数并进行一次微调）来缓解这个问题，又可能会带来较高的准确性损失。
第一个问题的重要性并未得到足够的重视。一般来讲，预处理(数据收集、数据清洗、数据标注)占据了一个AI算法的至少80%时间。因此，我们希望以最小的投入获取最大的回报。
一个LLM的生命周期包含多个步骤，下面将讨论这个周期中最活跃、最密集的部分之一 -- fine-tuning(微调)过程。
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
前几天的一篇文章，给大家介绍了预训练模型的微调方法Prompt Tuning。《一文了解预训练模型 Prompt 调优》。今天再给大家介绍另外一种主流的预训练模型微调方法Adapter，并将Adapter与Prompt两种方法做了对比，希望能对你的论文写作有启发。
传统的基于深度学习的目标检测方法需要大量的边界框标注数据进行训练，获得如此高质量的标注数据成本很高。少样本目标检测，学习适应只有少数带注释的例子的新类，非常具有挑战性，因为新目标的细粒度特征很容易被忽略，而只有少数可用数据。
随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。但是，从大量的预训练模型库中为特定下游任务选择最优的预训练模型仍然是一个挑战。现有的方法主要依赖于编码的静态特征与任务标签之间的统计相关性来测量预训练模型的可迁移性，但它们忽略了微调过程中潜在的表示动力学的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。通过在物理驱动模型中捕获动态表示的运动来降低潜在能量，我们可以获得增强和更稳定的观测结果来估计可迁移性。在10个下游任务和12个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以顺利集成到现有的优秀技术中，增强它们的性能，这揭示了它在模型选择任务中的有效性和发掘迁移学习机制的潜力。我们的代码将在https://github.com/lixiaotong97/PED上开源。
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
动作识别已成为研究界的主要关注领域，因为许多应用程序都可以从改进的建模中受益，例如视频检索、视频字幕、视频问答等。基于 Transformer 的方法最近展示了最先进的技术 在多个基准测试中的表现。 虽然与 ConvNet 相比，Transformer 模型需要数据来学习更好的视觉先验，但动作识别数据集的规模相对较小。 大型 Transformer 模型通常首先在图像数据集上进行训练，然后在目标动作识别数据集上进行微调。
推导迁移学习对计算机视觉和 NLP 领域产生了重大影响，但尚未在推荐系统广泛使用。虽然大量的研究根据建模的用户-物品交互序列生成推荐，但很少有研究尝试表征和迁移这些模型从而用于下游任务（数据样本通常非常有限）。
本文转载自机器之心 仅从一个人的抖音、快手、腾讯视频的观看记录里，我们能发现什么？这篇被信息检索领域顶级国际会议 SIGIR 接受为长文章的论文可以告诉你。 近日，腾讯看点推荐团队、Google Research 和中科大的研究工作首次证实，仅依靠用户视频新闻观看记录，就可以精确地推测出用户的各种个人信息信息，包括但不限于用户年龄段、性别、喜好、人生状况（例如单身/已婚/怀孕等）、职业、学历等信息，甚至是否有心理抑郁暴力倾向。 这一客观发现和研究方法将有利于改进现有的一些公共服务质量，提供相关辅助依据
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目标检测现在的框架越来越多，我们“计算机视觉研究院”最近也分享了众多的目标检测框架！今天我们继续分享一个最新的检测框架——YOLOR。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文：https://arxiv.org/pdf/2103.17115.pdf 开源代码： https://github.com/hzhupku/DCNet 1 前言 传统的基于深度学习的目标检测方法需要大量的边界框标注数据进行训练，获得
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 2020 年 10 月，谷歌大脑团队提出将标准 Transformer 应用于图像，提出了视觉 Transformer（ViT）模型，并在多个图像识别基准上实现了接近甚至优于当时 SOTA 方法的性能。近日，原 ViT 团队的几位成员又尝试将 ViT 模型进行扩展，使用到了包含 30 亿图像的 JFT-3B 数据集，并提出了参数量高达 20 亿参数的 ViT 变体模型 ViT G/14，在 ImageNet 图像数据集上实现了新的 SOTA Top-1 准确率。 基于注意力机
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf
迁移学习，源于计算机视觉领域，旨在解决一个核心问题：在一个领域学到的知识能否迁移到另一个领域并产生积极的效果。这个概念的核心在于共享知识，即在源领域上学到的特征、表示，甚至模型参数，是否能够对目标领域的学习起到积极的作用。
最近用keras跑基于resnet50，inception3的一些迁移学习的实验，遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗
百度前首席科学家、斯坦福大学副教授吴恩达（Andrew Ng）曾经说过：迁移学习将是继监督学习之后的下一个促使机器学习成功商业化的驱动力。 本文选自《深度学习500问：AI工程师面试宝典》，将重点介绍目前最热门的深度迁移学习方法的基本思路。 ▼限时5折，扫码了解详情▼ ▼ 随着迁移学习方法的大行其道，越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比，深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果，并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习，所以它与非深度迁移学习方法相比
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。
hello，大家好，我是灿视。国庆节已经快要结束了，各位该继续科研继续科研了，该秋招的小伙伴们也要继续校招啦。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
实际上，很少的人会训练整个卷积神经网络（使用随机的初始化），因为相对来说，很少有足够大的数据集可以用于训练。作为代替，常见的方式是在一个很大的数据集中预训练一个卷积神经网络（比如ImageNet，120万张1000类别图片），然后或者将这个训练后的网络参数作为初始化参数，或者直接作为一个特质提取器用于所关注的任务。三种常见的迁移学习类型如下所示：
近年来，大规模深度神经网络的显著成就彻底改变了人工智能领域，在各种任务和领域展示了前所未有的性能。这些高度复杂的模型，通常具有数百万甚至数十亿个参数，在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域表现出了卓越的能力。
Xfer 是一款针对 MXNet 的迁移学习，为适那些希望达到以下目的的从业者与研究人员而设计：
本文介绍一项由苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系和苏黎世大学儿童医院联合发表于Nature Communications的研究工作。作者开发了一个利用已知配体结构和生物活性信息的分子设计方法，在大量化合物结构中预训练了两个生成化学语言模型（CLM），通过微调将CLM生成的分子偏向于特定的化学空间。通过对生成分子及其衍生物的活性测试验证了模型的有效性。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 预训练-微调方法指的是首先在大数据集上训练得到一个具有强泛化能力的模型（预训练模型），然后在下游任务上进行微调的过程。 预训练-微调方法属于基于模型的迁移方法（Parameter/Model-based TransferLearning）。 该大类方法旨在从源域和目标域中找到它们之间共享的参数信息以实现迁移。 此迁移方式要求的假设条件是：源域中的数据与目标域中的数据可以共享一些模型的参数。 下图形象地表示了基于模型的迁移学习方法的基本思想。 预训练-微
图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型 王小新 编译自 Deep Learning Sandbox 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据集日常对象的识别。 但是，你要研究的物体，往往不在那个列表中。我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、识别各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影像下判定肺部疾病的类型，这时候该怎么办？ Greg Chu
作者丨王晋东 整理丨维克多 迁移学习是机器学习的一个重要研究分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中，以增强解决新问题的能力、提高解决新问题的速度。 4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，微软亚洲研究院研究员王晋东做了《迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移》的报告，他提到，目前迁移学习虽然在领域自适应方向有大量研究，相对比较成熟。但低资源学习、安全迁移以及领域泛化还有很多待解决的问题。 针对这三方面的工作，王晋东提供了三个简单的、新的扩展思路，以下是演讲
近年来，少样本目标检测被广泛用于处理数据有限的情况。虽然大多数以前的工作仅仅集中在少样本类别的性能上，我们声称检测所有类别是至关重要的，因为测试样本可能包含现实应用中的任何实例，这需要少样本检测器在不忘记的情况下学习新概念。通过对基于迁移学习的方法的分析，利用一些被忽略但有益的性质，设计了一种简单而有效的少样本检测器——Retentive R-CNN。它由偏置平衡的局部概率神经网络和预处理的局部概率神经网络组成，并通过重检测器在不忘记先前知识的情况下找到少量的类目标。在少拍检测基准上的大量实验表明，在所有设置中，Retentive R-CNN在整体性能上明显优于最先进的方法，因为它可以在少样本类上获得有竞争力的结果，并且根本不会降低基类的性能。我们的方法已经证明了长期期望的永不遗忘学习者在目标检测中是可用的。
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