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首页标签迁移学习

#迁移学习

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。

迁移学习帮大忙!成都理工大学搭建 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘

HyperAI超神经

可视化结果:经过深度迁移学习后 FN(假负例,即错误预测为负类的正类)显著减少,模型有效地识别并映射出大型滑坡,减少了漏检的情况。同时模型 LM 结果包含了大多...

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中科院深圳先进院提出 SBeA,基于少样本学习框架进行动物社会行为分析

HyperAI超神经

中国科学院深圳高新技术研究院开发 SBeA,能够全面量化自由群居动物的行为,使用较少的标记帧数进行多动物三维姿态估计,通过双向迁移学习策略,在多动物身份识别方面...

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探索XGBoost:深度集成与迁移学习

人类群星闪耀时

深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移...

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迁移学习:实现快速训练和泛化的新方法

IT_陈寒

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...

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【深度学习】迁移学习中的领域转移及迁移学习的分类

Twcat_tree

根据分布移位发生的具体部分,域移位可分为三种类型,包括协变量移位、先验移位和概念移位

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【机器学习】迁移学习

Twcat_tree

迁移学习按学习方法分类,可以分为四个大类:基于样本的迁移学习方法、基于特征的迁移学习方法、基于模型的迁移学习方法、基于关系的迁移学习方法。

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J. Chem. Inf. Model. | 双重驱动的深度强化学习用于靶标特异性分子生成

DrugAI

今天为大家介绍的是来自 Hao Liu和 Liang Hong团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成模型在新药设计领域引起了广泛关注。然而,大多数现有模型专注于...

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深圳大学梁臻老师课题组提出基于原型特征表示和配对学习的迁移学习框架及其在情绪识别中的应用

脑机接口社区

近期,深圳大学医学部生物医学工程学院梁臻老师课题组提出一种实用的基于原型特征学习和配对学习的迁移学习框架,称为PR-PL。PR-PL通过原型特征表示(Proto...

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【机器学习】迁移学习(Transfer)详解!

Twcat_tree

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过...

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J. Chem. Inf. Model. | 评估图神经网络和迁移学习在口服吸收率预测中的应用

DrugAI

今天为大家介绍的是来自Yunpeng Lu团队的一篇论文。口服生物利用度是药物发现中的重要药代动力学属性。最近开发的计算模型涉及使用分子描述符、指纹和传统机器学...

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【机器学习】Tensorflow.js:我在浏览器中实现了迁移学习

前端修罗场

迁移学习是将预训练模型与自定义训练数据相结合的能力。 这意味着你可以利用模型的功能并添加自己的样本,而无需从头开始创建所有内容。

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中国团队两篇齐发:首个跨物种生命基础大模型+新型细胞命运预测AI模型发布

生信宝典

被称为20世纪人类三大科学计划之一的人类基因组计划拉开了深度解析生命奥秘的序幕。由于生命过程的多维度、高动态特点,传统实验研究手段难以系统精准地破解基因密码的底...

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torchvision中怎么加载本地模型实现训练与推理

OpenCV学堂

Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架,当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支...

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小样本目标检测研究综述

算法进阶

【导读】大家好,我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农!今天给大家带来一篇关于小样本目标检测的研究综述。本文从小样本目标检测任务和问题、学习策略、检测方法、...

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学习抗体高变异性的语言

DrugAI

今天为大家介绍的是来自Bryan Bryson和Bonnie Berger团队的一篇关于语言模型在抗体上应用的论文。基于机器学习的蛋白质语言模型(Protein...

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Nature | 迁移学习为网络生物学赋能

DrugAI

今天为大家介绍的是来自Christina V. Theodoris和Patrick T. Ellinor团队的一篇基于迁移学习发现关键调控因子和潜在治疗靶标的论...

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因果机器学习的前沿进展综述

算法进阶

【导读】大家好,我是泳鱼。今天和大家研习一篇关于因果学习的综述论文,通过因果理论,可以帮助解决干预和反事实操作问题,解决传统机器学习无法讨论的问题。

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上下文多任务表示学习

用户1908973

paper:Dendritic modulation enables multitask representation learning in hierarch...

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CIKM'23 美团 | DCIN:考虑点击item上下文信息的CTR预估方法

秋枫学习笔记

大多数点击率模型聚焦于用户行为建模来提高准确性,往往仅关注与用户发生点击交互的item本身,而忽略被点击item附近同样被展示的其它选品(称为item的上下文)...

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ICML 2023 | ICE-Pick: 用于DNN的高效迭代剪枝

用户1324186

上海交通大学 · 研究员 (已认证)

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...

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