您想构建一个没有太多训练数据的机器学习模型吗?众所周知,机器学习需要大量数据,而收集和注释数据需要时间且成本高昂。
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
论文题目:TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
想要真的了解深度学习,除了看视频,拿数据和算力真枪实弹的练手可能比各种理论知识更重要。
在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中,需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,关键是现实场景中,往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习)
原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)
我现在在Unbox Research工作,由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位,岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里,迁移学习是一种非常有用的工具
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来,可能读起来比较干巴,但干货确实不少。闲话少叙,直接进入相关内容。
【导读】如果你需要深度学习模型,那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而,为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备,通常需要对模型进行比较大的压缩,但是与之而来的也降低了模型的准确性。
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络,这使得目前它在深度学习领域非常流行。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。
迁移学习:遇到一个新问题,不是从头训练一个网络模型,而是在现有的预训练模型上,再次训练或者直接使用。
前言:现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念:权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描,每次滑动1格(步长为1),
瀚宸 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 引言 跟传统的监督式机器学习算法相比,深度神经网络目前最大的劣势是什么? 贵。 尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些隐藏层时,增添多一层隐藏层将会花费巨大的计算资源。 庆幸的是,有一种叫做“迁移学习”的方式,可以使我们在他人训练过的模型基础上进行小改动便可投入使用。在这篇文章中,我将会讲述如何使用预训练模型来加速解决问题的过程。 注:这篇文章默认读者对于神经网络和
在这篇文章中,我将讨论两个关于迁移学习的应用:NLP(自然语言处理)和CV(计算机视觉)。并且我会分别在这两个领域提供一个范例。 NLP 现在很多NLP管道都在使用词嵌入(word embedding)。与独热编码相比,这些单词的嵌入是一种更丰富的表示单词的方式。它们被广泛使用,并且存在着不同的变体。通常,这些变体在其起源的语料库中有所不同,例如维基百科、新闻文章等,以及嵌入的模型也有所不同。了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的,从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习
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
我们大多数人已经尝试过,通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识,如循环神经网络,卷积神经网络,GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
原作 Slav Ivanov Root 编译自 Slav寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Slav Ivanov是Post Planer(提高社交媒体影响力的App)的CTO,这个当过黑客后又从良当企业家的大叔,结合自己的创业经历,把他认为比较好的迁移学习的资料分享给大家。以下是他的原文。 ---- 现在很多深度学习的应用都依赖于迁移学习,特别是在计算机视觉领域,这篇文章主要给大家介绍一下什么是迁移学成,怎么完成迁移学习,以及可能存在的缺点。 我最开始接触迁移学习,是因为创业要用到。 不如
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | 全球人工智能 本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型,算法简单、易于实现,并且具有很好的效果。 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中,有一种尤为突出,即对已学习representations的迁移,其有一种方法在迁移已学习的representations时,其简洁性、鲁棒性、有效性尤为
在深度学习模型日益庞大的今天,并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件,稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习(Transfer Learning)可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一,迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。
在上一篇文章《使用数据增强技术提升模型泛化能力》中,我们针对训练数据不足的问题,提出采用数据增强(data augmentation)技术,提升模型的准确率。最终结果是:在17flowers数据集上,我们将准确率从60%多增加到70%,取得了不错的效果。然而,对于一个商业应用来说,70%多的准确率还是有些拿不出手。我们还有更好的手段吗?
【编者按】Springboard AI顾问、前Intel数据科学家Dipanjan (DJ) Sarkar全面介绍了迁移学习的概念、应用、优势、挑战,重点关注深度迁移学习。
机器学习中的迁移学习问题,关注如何保存解决一个问题时获得的知识,并将其应用于另一个相关的不同问题。
https://github.com/Apoorvajasti/Distracted-Driver-Detection
Attention is not explanation | Attention is not not explanation
ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写,是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。这个模型是2015年ImageNet挑战赛的获胜者,ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路,如150+层的网络。在ResNet之前,由于梯度消失(vanishing gradients)的问题,训练非常深的神经网络是非常困难的。
相关概念:灾难遗忘 (McCloskey&Cohen, 1989; French, 1999) :一个模型忘记了它最初受过训练的任务
深度学习是机器学习领域中备受关注的分支,其核心在于神经网络。本文将更深入地探讨神经网络结构、优化算法以及损失函数,为读者提供对深度学习基础概念的深入理解。
简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来,经过简单的调整应用到自己的项目上去。
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。
选自Medium 作者:Joyce Xu 机器之心编译 参与:Pandas 神经网络领域近年来出现了很多激动人心的进步,斯坦福大学的 Joyce Xu 近日在 Medium 上谈了她认为「真正重新定义了我们看待神经网络的方式」的三大架构: ResNet、Inception 和 Xception。机器之心对本文进行了编译介绍,更多架构可参阅机器之心文章《10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)》。 过去几年来,计算机视觉领域中深度学习的诸多进展都可以归结到几种神经网络架构。除开其中的所有数
迁移学习作为一种旨在利用已有知识解决新问题的机器学习技术,在面临小样本问题时展现出强大的适应力和有效性。本文将深入剖析迁移学习在小样本问题中的应用场景、核心策略、实战技巧,并通过Python代码示例详细展示如何在实际项目中运用迁移学习。同时,我们将探讨最佳实践和注意事项,以确保迁移学习在数据匮乏环境下的高效应用。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。用户
有一天,人工智能将像看非洲平原上的化石骨架一样回望我们。 一只生活在尘土中的直立猿,用粗俗的语言和工具灭绝。
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js : 采用 WebGL 加速的基于浏览器的 JS 机器学习库。 摘要: 本文涉及 TensorFlow 基本概念的理解,迁移学习技术的实践应用,全文从技术聊到产品的玩法,设计师/产品经理只有懂得技术的新特性,才能为产品融入新的玩法。设计师也应该关注新技术带来的新的交互方式的变化,研究怎么样的交互方式才适合基于浏览器的深度学习应用。 阅读本文需要有 tensorf
TensorFlow 的 JS 版本终于出啦,deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目,并改名为 TensorFlow.js :
在我之前为 PyTorch 撰写的文章《Active Learning with PyTorch》中,我介绍了主动学习的构建模块。如果你不熟悉主动学习,你可以从这里开始了解,也可以看看我关于两种主动学习——不确定性抽样和多样性抽样的文章,以及相关的主动学习技术来将知识串联起来:
随着人工智能和机器学习的快速发展,迁移学习(Transfer Learning)逐渐成为研究和应用的热点之一。迁移学习是一种利用已经学习到的知识来提高新任务学习性能的机器学习方法。本文将深入探讨迁移学习的原理、应用以及代码示例,帮助读者理解其在快速训练和泛化方面的优势。
使用深度神经网络的最大缺点之一是它们具有许多应优化的超参数,以使网络发挥最佳表现。 在前面的每个章节中,我们都遇到但没有涵盖超参数估计的挑战。 超参数优化是一个非常重要的话题。 在大多数情况下,这是一个未解决的问题,尽管我们不能涵盖本书的全部主题,但我认为它仍然值得一章。
对理论知识有了了解后,这里介绍两个实战项目,分别是基于keras的多标签图像分类以及基于 Pytorch 的迁移学习教程。
AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始图像部分了!)具体视频内容如下,Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴,我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版(hin 贴心有木有!): 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试,都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类,但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。
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