迁移学习
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机器学习-迁移学习的介绍
1.什么是迁移学习 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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2022图像翻译/扩散模型:UNIT-DDPM: UNpaired Image Translation with Denoising Diffusion Probabilistic Models
2022图像翻译/扩散模型:UNIT-DDPM: UNpaired Image Translation with Denoising Diffusion Probabilistic…
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ICLR2022/扩散模型/语义分割:基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficient semantic segmentation with diffusion models
ICLR2022/扩散模型/语义分割:基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficient semantic segmentation with diffusion mod…
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迁移学习(Transfer Learning)
迁移学习作为机器学习的一个分支,一直比较好奇,接着这篇文章对迁移学习做一个简单的了解(本篇只涉及外围,没有太多细节)。文章围绕以下主题产生: 1.迁移学习概要 2.迁移…
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深度对抗神经网络(DANN)笔记
一 总体介绍 DANN是一种迁移学习方法,是对抗迁移学习方法的代表方法。基本结构由特征提取层f,分类器部分c和对抗部分d组成,其中f和c其实就是一个标准的分类模型,通过GAN(生成…
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UDA/语义分割:Feature Re-Representation and Reliable Pseudo Label Retraining for Cross-Domain Semantic
0.摘要 提出了一种新的无监督领域自适应语义分割方法。我们认为,目标域数据的良好表示应该同时保留源域的知识和目标域的特定信息。为了从源域获取知识,我们首先学习一组基来描述源域的特征…
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TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务
学习视频链接:图像分类项目实战-深度学习框架应用开发-TensorFlow 2.0 | 百科荣创在线学习平台 迁移学习 把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大…
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计算机视觉系列(二)——迁移学习
一、迁移学习与微调 ImageNet 数据集大约有 120w 个样本,类别数为 1000;MNIST 数据集只有 6w 个样本,类别数为 10。然而,我们平常接触到的数据集的规模通…
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MAE:Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners(带掩码的自编码器是可扩展的学习器)论文阅读
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 论文地址:Masked Autoencoders Are Scalable Vis…
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pytorch基础(九)- 自定义数据集训练模型 和 迁移学习
收集、读取、预处理数据,模型搭建、训练。 Pokemon Dataset 数据集加载 自定义数据集 __len__()函数返回数据集的数量,限制数据集迭代次数; __getitem…