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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。

圣诞帽制作教程和攻略-附上源代码

快乐咸鱼每一天

腾讯 · 后台开发工程师 (已认证)

不用怀疑,很多朋友都中招了,纷纷咨询如何才能给自己带上圣诞帽,真到要低下自己高贵的头颅,

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腾讯8篇AI医疗论文入选国际学术顶会,涵盖癌症图像分类、CT病灶检测等领域

Amusi

将AI应用于医学图像分类的一大挑战是训练数据少,其中一个解决办法是结合迁移学习、多任务学习、半监督学习等多种训练方式。

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EMNLP2019 | 领域自适应的人岗匹配研究

AI科技评论

求职招聘市场长期存在着职位类别分布不均衡、新兴职类不断涌现的现象,这一定程度上会造成某些职类下的训练数据不够充分,从而难以获得较好的人岗匹配模型,影响推荐匹配效...

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腾讯8篇AI医疗论文入选国际学术顶会,涵盖癌症图像分类、CT病灶检测等领域

量子位

将AI应用于医学图像分类的一大挑战是训练数据少,其中一个解决办法是结合迁移学习、多任务学习、半监督学习等多种训练方式。

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Nature发文:深度学习系统为什么这么好骗?

机器之心

几张贴纸就能「改变」交通标志识别结果,转个方向就看不出图中的动物种类,今天的人工智能系统经常会出现莫名其妙的 bug。最新一期《自然》杂志上的这篇文章向我们介绍...

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【综述】NLP领域迁移学习现状

yuquanle

在过去一年多的时间里,以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流,许多任务的基准都因而得到极大地提升。然而事实上迁移学习在NLP中并不是最近才出现的...

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程序员深夜用Python跑神经网络,只为用中二动作关掉台灯

CDA数据分析师

神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型,然后加入一些新的神经网络层,以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习,因此我们可以用有限的资源来进行迁移学...

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小数据处理的 7 个技巧

加米谷大数据

本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann,他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。

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BERT模型进军视频领域,看你和面就知会做蛋糕

机器之心

尽管人类可以轻松地识别视频中发生的活动以及预测接下来可能发生的事件,但对机器而言这样的任务却要困难得多。然而,对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用,理...

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NLP 领域还有 5 大开放问题

AI科技评论

拓展阅读:Sebastian Ruder 近期写了一篇文章,总结了 NLP 领域迁移学习的现状,AI 科技评论也做了编辑,可以点击阅读

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PyTorch ImageNet 基于预训练六大常用图片分类模型的实战

磐创AI

在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。 本教程...

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敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【构建用户画像篇】

宜信技术学院

在以上种种技术当中,比较适合工程化的、比较容易实施的还是基于迁移学习的方法。在我们的项目中,发现迁移学习,也就是基于预训练模型,迁移到目标训练任务上,再加上半监...

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PyTorch专栏(五):迁移学习

磐创AI

实际中,基本没有人会从零开始(随机初始化)训练一个完整的卷积网络,因为相对于网络,很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个...

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ACL 2019 | 多语言BERT的语言表征探索

AI科技评论

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...

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用小数据集进行原型设计结果的小技巧

AI研习社

本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann,他对一切具有变革性的事物都感兴趣,这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。...

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为什么要用 PyTorch、TensorFlow 框架

代码医生工作室

图像分类中使用的卷积神经网络(也称为ConvNets或CNN)是迁移学习的代表。PyTorch和TensorFlow都提供了有关如何使用迁移学习来训练卷积神经网...

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掌握深度学习,为什么要用PyTorch、TensorFlow框架?

AI科技大本营

图像分类中使用的卷积神经网络(也称为 ConvNets 或 CNN )是迁移学习的代表。PyTorch 和 TensorFlow 都提供了有关如何使用迁移学习来...

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图像分类任务中,Tensorflow 与 Keras 到底哪个更厉害?

崔庆才

原标题:Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificati...

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模型训练太慢?来试试用这个方法提速吧!

崔庆才

原标题:How to Train Your Model (Dramatically Faster)

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构建神经网络前你需要先考虑这10件事

崔庆才

在阅读了一篇 MNIST 的教程(或 10 篇)并了解了一些 Tensorflow / Keras 最佳实践后,你可能会认为将神经网络应用于预测任务是一种“即插...

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