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纳米神经网络 NanoNet:数据有限,照样玩转深度学习

【新智元导读】解决深度学习问题时,使用迁移学习能够很好地减少所需的训练数据量。但是,使用这种方法需要更多的专业知识,比如判断如何调试问题、将哪一层的输出作为输入。本文首先通过一个简单示例(对影评的情感倾向做预测),手把手教你使用迁移学习。然后,文章介绍了一个有用的机器学习 API(也即作者本人公司的产品)——NanoNets,它包含一组训练含有数百万个参数的预训练模型,上传你自己的数据(或搜索网络数据),它会选择适用于你任务的最佳模型,简化你使用迁移学习训练模型的过程。 近来深度学习大受欢迎,在诸如语言翻译

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