通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。 ? 目录： 1....在迁移学习中，能够使用预先训练模型的问题只能是与之不同但相类似的问题。比如，您训练了一个简单的分类器来预测图像中是否有背包，则可以使用模型在训练过程中获得的知识来识别太阳镜等其他物体。 ?...如果没有，您需要增加一个预处理步骤，将输入大小调整到所需大小。 迁移学习的方法 1. 训练一个模型并运用它 举个例子，你想解决任务A，但没有足够的数据来训练深度神经网络。...这种类型的迁移学习在深度学习中最为常用。 3. 特征提取 另一种方法是使用深度学习找出表述问题的最佳形式，这意味着要找到最重要的特征。...在这个挑战中，参与者必须将图像为1000个类，如“斑马”“斑点狗”和“洗碗机”。 在这里，您可以从TensorFlow中看到有关如何重新训练图像分类器的教程。
然后，您可以使用剩余的编码器网络来生成嵌入。是将此解码器添加到主网络还是仅用于提取嵌入由您决定。 使用来自其他模型的嵌入 您可以使用其他模型学习的嵌入，而不是从头开始为您的数据学习嵌入。...这种方法与上面提出的技术有关。对于文本数据，下载预训练的嵌入是很常见的。对于图像，您可以使用在 ImageNet 上训练的大型网络。选择一个足够的层，然后剪切所有内容，并将输出用作嵌入。...使用迁移学习 迁移学习背后的想法是利用从业者在大量数据集上训练的模型并将其应用于您的问题。...使用数据并行的多 GPU 训练 如果您可以使用多个加速器，则可以通过在多个 GPU 上运行算法来加快训练速度。通常，这是以数据并行的方式完成的：网络在不同的设备上复制，批次被拆分和分发。...如果我们用这个范围的数据训练我们的模型，我们会更快地收敛。 这是为什么？特征的大小（即值）影响梯度的大小。较大的特征会产生较大的梯度，从而导致较大的权重更新。
因为一种叫“迁移学习”的技术，使得这种做法确实有效。 迁移学习 迁移学习是一种技术，它把在另外一个特定领域训练好的深度学习模型拿来复用。...你可以复用一个ImageNet的卷积神经网络模型，也许是ResNet（2015年的获胜者），然后用你的火车车队的图片重新训练网络。这样就可以解决问题了。 用迁移学习，有两个主要的竞争优势。...使用迁移学习，你可以只用1000张或者甚至100张图片，而且效果良好，因为模型已经用那一百万张照片训练过了。 取得好效果所需时间更少。...从图像分类到图像生成 有了迁移学习之后，很多构想产生了。如果你能处理图像，并且告诉我们图像里的内容是什么，那能不能自己生成图像呢？ 我们接受挑战！ 下面是生成对抗网络登场！ ?...在另一个用例中，给出一些草图，它能生成一个袋子的图片。它还可以从低分辨率照片中生成高分辨率的照片。 ? 超分辨率生成对抗网络 很神奇，对吧？ 当然是的。而你现在就可以开始学习生成这种图片了。
这就是在灵活的 API 上构建并使用迁移学习的力量！特别引人注目的是，我们能够如此有效地使用迁移学习，即使在完全不同的任务之间；我们的预训练模型是用来进行图像分类的，而我们对图像回归进行了微调。...在大部分时期使用小图像进行训练有助于训练完成得更快。使用大图像完成训练使最终准确率更高。我们称这种方法为渐进式调整大小。 术语：渐进式调整大小 在训练过程中逐渐使用越来越大的图像。...这让你想起了什么吗？当我们开发这个想法时，它让我们想起了迁移学习！我们试图让我们的模型学会做一些与以前学会的有点不同的事情。因此，在调整图像大小后，我们应该能够使用fine_tune方法。...您可以根据需要重复增加大小并训练更多时期的过程，为您希望的图像大小——但当然，如果使用大于磁盘上图像大小的图像大小，您将不会获得任何好处。 请注意，对于迁移学习，渐进式调整大小实际上可能会损害性能。...另一方面，如果迁移学习任务将使用与预训练任务中使用的图像大小、形状或风格不同的图像，渐进式调整大小可能会有所帮助。像往常一样，“它会有帮助吗？”的答案是“试试看！”
在处理一个您的特定领域的问题时，通常无法找到构建这种大小模型所需的数据量。 然而，训练一个任务的模型捕获数据类型中的关系，并且可以很容易地再用于同一个领域中的不同问题。 这种技术被称为迁移学习。...迁移学习实现过程中的难点 虽然可以用更少量的数据训练模型，但该技术的运用有着更高的技能要求。...准备开始 在我们深入研究各种增强技术之前，我们必须先考虑一个问题。 在机器学习过程中的什么位置进行数据增强？ 答案相当明显：在向模型输入数据之前增强数据集，对吗？...从左侧开始分别为：原始图像，增加了高斯噪声的图像，添加了椒盐噪声的图像。 在 TensorFlow 中，你可以使用以下的代码给图片添加高斯噪声。...事实上，我们可以使用现有训练好的模型再加上一点迁移学习的“神奇力量”来进行数据增强。 插值简介 如果想平移一个没有黑色背景的图像时候该怎么办？向内部缩放呢？旋转一个特定的角度？
例如，我们可以将在ImageNet （数百万张图像的数据集）上训练好的模型，应用于自己的食物分类任务。 为什么用迁移学习? 使用迁移学习有两个主要好处： 1. 可以利用现有模型来解决自己类似的问题。...虽然这是一项很好的技能，但我们的模型并没有像我们希望的那样表现出色。这就是迁移学习的出场时机。迁移学习的想法是在类似于您的问题空间上采用已经表现良好的模型，然后根据您的用例对其进行定制。...extractor， “模型的基础层学习图像的不同特征”）。...有不同的输入大小. • 注意： 许多现代模型可以处理不同大小的输入图像，这要归功于 torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()，该层根据需要自适应地调整给定输入的output_size。...您可以通过将不同大小的输入图像传递给 summary() 或您的模型来尝试这一点。 • col_names - 我们希望看到的关于我们模型的各种信息列。
到目前为止，无论您是在训练一个模型来检测肺炎还是对汽车模型进行分类，您都可能从在ImageNet或其他大型(和一般图像)数据集上预先训练的模型开始。...(作者只关注单一变量)一个不同的架构会帮助促进不同时间序列之间的转移吗?...在模型参数部分，您可以使用一个名为excluded_layers的参数。这意味着，当您加载一个预先训练好的模型时，这些层的权重将不会被加载，而会被实例化为fresh(如果它们存在于新模型中)。...我们还没有在大数据集上对其进行足够广泛的测试，因此无法就此得出结论。我们还相信，在将元数据纳入预测时，迁移学习是非常有效的。例如，模型需要查看许多不同类型的元数据和时态数据，以学习如何有效地合并它们。...我们还可以设计了一种转移学习协议，我们首先扫描以找到最佳的静态超参数。然后，在对非静态参数(如批大小、学习率等)进行最后的超参数扫描之前，我们使用这些参数对模型进行预训练(如预测长度、层数)。
即使使用优化的、预先训练的模型，也需要一定数量的迁移学习。这是因为某些应用程序需要学习图像的细节。例子包括当图像被捕获时光线设置的差异或视角的变化。...他们可以在迁徙学习工具包(Transfer Learning Toolkit)的帮助下对模型进行增量式的再训练，以进行对象检测和图像分类用例。...使用迁移学习工具包特性 让我们快速浏览一下迁移学习工具包的关键特性。9个图像分类和检测模型预先打包在迁徙学习工具包中，其中包括在公共可用数据集上经过训练的网络。...关于多GPU大规模训练的注意事项 使用更多gpu进行训练可以让网络更快地吸收更多数据，节省了开发过程中宝贵的时间。迁移学习工具包支持多gpu培训，用户可以使用多个gpu并行训练模型。...这是因为修剪API可以在不牺牲精度的情况下将模型的大小减少6倍。修剪后，需要对模型进行重新训练以恢复精度，因为修剪过程中可能会删除一些有用的连接。
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。 ?...立即想到一些针对此特定问题的广泛方法，尤其是迁移学习和数据增强功能。 迁移学习是将现有机器学习模型应用于最初并非预期的场景的过程。...如果我们在大量数据上训练模型，则可以优化结果以对少量数据有效。 数据扩充是现有训练数据集的大小和多样性的增加，而无需手动收集任何新数据。...“常数”，“最近”，“反射”或“环绕”填充输入边界之外的点；在以上示例中最接近 然后，您可以使用该ImageDataGenerator flow_from_directory选项指定训练数据的位置（以及选择是否进行验证...，如果要创建验证生成器），例如，使用选项，然后使用fit_generator在训练过程中流向您网络的这些增强图像来训练模型。
例如，你可以用许多猫的照片来训练对象检测器，一旦训练好了你就可以输入一个待遇测的猫的图像，它会返回一个矩形列表，每个矩形中有一个猫。虽然是API，但您可以把它看作是一组用于迁移学习的方便实用的工具。...训练一个对象识别模型需要大量时间和大量的数据。对象检测中最牛的部分是它支持五种预训练的迁移学习模型。转移学习迁移学习是如何工作的？...他们可以使用他们识别猫的过程，但将其应用于稍微不同的任务。这就是迁移学习的原理。...▌第3步：部署模型进行预测 ---- ---- 将模型部署到机器学习引擎我需要将我的模型检查点转换为ProtoBuf。 在我的训练过程中，我可以看到从几个检查点保存的文件： ?...一旦模型部署完成，就可以使用机器学习引擎的在线预测API来预测新图像。
在强化学习中，可以使用卷积网络来创建能够在复杂情况下获得积极回报的主体行为。 这个概念最早由 Mnih 等人提出，在 2015 年发表在题为《通过深度强化学习进行人为控制》的文章中。...在监督学习中，CNN 用于将图像分类为不同的类别。 在强化学习中，图片代表一种状态，而 CNN 用于创建智能体在该状态下执行的动作。...从大型模型迁移学习的特征映射，然后通过微调高阶模型参数在我们自己的数据集上对其进行自定义的整个过程称为迁移学习。...将所有图像批量调整为416 x 416 — 您可以在 macOS 预览窗格中选择选项，然后选择多个图像，然后批量调整大小，或者可以使用 Ubuntu 中的 ImageMagick 等程序在终端中批量调整大小...了解神经样式迁移 神经样式迁移是一种技术，您可以通过匹配内容图像和样式图像的特征分布来混合它们，以生成与内容图像相似但在艺术上以样式化的图像样式绘制的最终图像。
在彩色图像中，它可以选择0到255之间的值按行和列排列的多个像素构成一个图像。 什么是迁移学习，怎么为项目挑选最为合适的模型？...答：迁移学习是一个比较大的范畴，我们这里指的迁移学习，是使用预训练模型解决深度学习问题的艺术。...迁移学习是一种机器学习技术，你可以使用一个预训练好的神经网络来解决一个问题，这个问题类似于网络最初训练用来解决的问题。...水平边缘与垂直边缘的检测算子 这里主要是指的图像梯度的问题。对于学过高数的我们来说，其微分就是求函数的变化率，即导数（梯度），那么对于图像来说，也可以用微分来表示图像灰度的变化率。...1*1卷积过滤器 和正常的过滤器一样，唯一不同的是它的大小是1*1，没有考虑在前一层局部信息之间的关系。
这种自运动有六个自由度(三个自由度用于旋转，三个自由度用于平移) ，不是用传感器测量的，而是用一个姿态网络(例如，我们的 CoRL 论文中的双流 PoseNet)通过图像对预测的。...迁移学习: 从什么到多远 一个弱监督的有效替代方法是利用完全不同的数据集和任务，这些数据和任务可能与深度预测没有直接关系。这是一种在深度学习中广泛使用的技术，叫做迁移学习。...这就是为什么我们提出只使用预训练网络来指导深度网络的自监督学习。我们的新架构利用像素自适应卷积（自注意力的一种形式）在自监督学习过程中产生感知语义的深度特征。...显然，这些信息不足以感知环境，但是我们可以利用它们来改善单目深度预测吗？ 第一个自然的问题是，我们是否可以使用低成本的激光雷达作为一个额外的监督来源，成为上一篇文章中所描述的几何自监督学习的补充。...因此，我们已经演示了在训练期间可以使用低成本的激光雷达，但是推理呢？到目前为止，我们一直集中在单目深度预测，网络被训练，然后测试时从一个单一的图像生成估计。
准备开始 在我们深入研究各种增强技术之前，我们必须先考虑一个问题。 在机器学习过程中的什么位置进行数据增强？ 答案相当明显：在向模型输入数据之前增强数据集，对吗？...从左侧开始分别为：原始图像，增加了高斯噪声的图像，添加了椒盐噪声的图像。 在 TensorFlow 中，你可以使用以下的代码给图片添加高斯噪声。...事实上，我们可以使用现有训练好的模型再加上一点迁移学习的“神奇力量”来进行数据增强。 插值简介 如果想平移一个没有黑色背景的图像时候该怎么办？向内部缩放呢？旋转一个特定的角度？...在完成这些变换之后，我们需要保持原始图像的大小。由于我们的图像没有包含其边界之外的区域的任何信息，我们得做一些假设。...不过, 为数据增强编写额外的代码确实是费时费力的工作。所以， 构建我们的第二个模型过程中，我使用了 Nanonets。它内部实现了转移学习和数据扩充，可以用最少的数据量提供最佳的结果。
这位“老师”就是一个确定输入和输出数据之间关联的训练数据集。例如，您可能需要标记图像。在这种分类问题中，输入是原始像素，而输出则是图片中的事物的名称。...在训练过程中，一个批次的实例全部输入神经网络，网络对这些实例进行预测，然后依据所有预测误差的平均值来更新模型的权重。批次越大，两次更新之间的等待时间（或称学习步骤）就越长。...批次较小意味着网络从每个批次中学到的与问题数据集相关的信息较少。如果您有大量数据，一开始不妨将批次大小设定为1000，对于一些问题可以取得较好的学习效果。 需要处理的特征数量有多少？...如何进行数据的提取、转换和加载（ETL）？数据是在Oracle数据库中吗？还是在Hadoop集群上? 数据是在本地还是云端？ 如何提取数据中的特征？...虽然深度学习可以自动提取特征，但您可以用不同形式的特征工程来减轻计算负荷，加快训练速度，尤其是在特征比较稀疏的情况下。 应使用何种非线性函数、损失函数和权重初始化方式？
由于重复训练带来的验证集性能的随机波动，很难确定这些增加的旋转是否提高了模型性能，因为您可以从两次不同的训练中获得随机的改进，而这些改进并不是因为使用了数据增强。...但是，如果有一种可以迁移有用数据的增强技术，就像我们在迁移学习中从预先训练的模型中迁移参数一样，那会怎样呢?...源自：https://arxiv.org/abs/1805.09501v1 两个迁移学习 如果我们想要解决图像分类问题，通常使用来自ImageNet预训练的权重初始化模型，然后对这些权重进行微调。...如果我们同时使用这两种方法：在使用ImageNet AutoAugment 策略时微调ImageNet的权重?这些优化的效果会叠加起来，为我们解决新的图像分类问题提供新的最佳方法吗?...将ImageNet策略的随机子策略通过PIL应用搭配图像上，可以如下: ? 要将它应用到PyTorch，您可以这样做: ?
在本章中，我们将首先讨论为什么对于这样的图像分类任务，迁移学习或重新训练经过预训练的深度学习模型是完成任务的最经济有效的方法。...但是，在图像识别领域，迁移学习已被证明是非常有效的。 用于图像识别的现代深度学习模型通常是深度神经网络，或更具体地说，是具有许多层的深度卷积神经网络（CNN）。...您可以使用另一个 Python 脚本label_image来对经过重新训练的模型进行快速测试，以测试自己的图像（例如/tmp/lab1.jpg中的 Labrador Retriever 图像），您可以在首先对其进行如下构建后运行该脚本...，我们将实现RunInferenceOnxxx方法的不同版本，以使用不同的输入来运行不同的模型。...这就是使用样式图像和输入图像来训练和量化快速神经迁移模型的全部步骤。 您可以在步骤 3 中生成的 test_dir 目录中签出生成的图像，以查看样式迁移的效果。
处理图像数据 图像或视觉数据是丰富的数据源，可以使用 ML 算法和深度学习解决几个用例。 图像数据提出了很多挑战，需要经过仔细的预处理和转换，然后才能被任何算法使用。...使用大小为V的向量，用成袋的单词进行编码。 在最简单的情况下，我们使用嵌入B(d x V)将向量转换为大小为d的词嵌入。...因此，迁移学习是一种将模型或知识重用于另一个相关任务的方法。 迁移学习有时也被视为现有 ML 算法的扩展。 在迁移学习的背景下，以及在了解如何在任务之间迁移知识的过程中，正在进行大量的研究和工作。...到目前为止，我们已经看到迁移学习具有在目标任务中利用来自源学习器的现有知识的能力。 在迁移学习过程中，必须回答以下三个重要问题： 迁移什么：这是整个过程中的第一步，也是最重要的一步。...在深入研究实际用例之前，必须正式化对迁移学习的理解，并了解不同的技术和研究以及与之相关的挑战。 在本章中，我们介绍了迁移学习概念背后的基础知识，多年来的发展情况以及为什么首先需要迁移学习。
（创建现有文本的随机修改版本，译者加） 通常这被称为数据增强或数据生成。 您可以使用生成模型。你也可以使用简单的技巧。 例如，对于照片图像数据，您可以随机移动和旋转现有图像。...相关资源： 用Keras进行深度学习的图像增强 什么是抖动？...尝试批量大小等于训练数据大小，内存依赖（批量学习）。 尝试一个批量大小（在线学习）。 尝试对不同的小批量规模（8,16,32，...）进行网格搜索。 尝试训练几个时期，以及许多时期。...如果你有多种不同的深度学习模型，每一个都表现出色，那么就通过平均把它们的预测结合起来。 模型越不同，效果越好。例如，您可以使用完全不同的网络拓扑或不同的技术。...再次提醒，目标是为了获得以不同方式训练且成熟的模型（如不相关的预测）。 您可以依靠上面在“数据”部分中列出的非常不同的缩放和转换技术来获取想法。
在探索视觉理解可以应用于哪些用例时，牢记模型的局限性是很重要的。...准确性：在某些情况下，模型可能会生成不正确的描述或标题。图像形状：模型在处理全景和鱼眼图像时表现不佳。元数据和调整大小：模型不处理原始文件名或元数据，图像在分析之前被调整大小，影响其原始尺寸。...一个 detail: low 模式下的 4096 x 8192 图像成本为 85 个标记无论输入大小如何，低细节图像的成本都是固定的。常见问题解答我可以微调 gpt-4 的图像能力吗？...不，我们目前不支持微调 gpt-4 的图像能力。我可以使用 gpt-4 生成图像吗？不，您可以使用 dall-e-3 生成图像，而使用 gpt-4-turbo 来理解图像。我可以上传哪些类型的文件？...我上传的图像大小有限制吗？是的，我们限制图像上传为每个图像 20MB。我可以删除我上传的图像吗？不，我们会在模型处理完图像后自动为您删除图像。
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