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#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。

【机器学习】小样本学习的实战技巧:如何在数据稀缺中取得突破

用户11316963

小样本学习,作为一种高效的学习范式,旨在利用极为有限的标注样本训练出具备强大泛化能力的模型。其核心策略巧妙地融合了迁移学习、元学习以及数据增强等多种技术,以应对...

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探索迁移学习:通过实例深入理解机器学习的强大方法

用户11316963

迁移学习是一种利用在一个任务中学到的知识来帮助解决另一个任务的方法。在机器学习和深度学习中,迁移学习特别有用,因为它可以大幅减少训练模型所需的数据和时间。在这篇...

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视觉语言模型的视觉提示何时优于线性探究 ? 清华 & IBM & 港中文提出了一种使用视觉提示近似方法的 LLR 评分 !

AIGC 先锋科技

在将迁移学习应用于下游任务时,需要对预训练模型进行特定修改。例如,线性检测(LP)涉及调整模型中最后一层的线性层,而全精细调优涉及修改模型的所有参数。然而,在迁...

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fasttext工具介绍及迁移学习概念(包含训练词向量)

用户10950404

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卷积神经网络之ResNet50迁移学习

查拉图斯特拉说

使用迁移学习方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类的案例。首先介绍了数据集的下载和预处理操作,然后使用ResNet50模型进行训练和验证,最后保存了...

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【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习:理论、方法与实践

E绵绵

跨领域迁移学习和多任务学习是迁移学习的两个重要方向。研究如何在多个任务和领域间共享知识,提升模型的泛化能力和适应性,是迁移学习的一个重要研究方向。

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深度学习500问——Chapter10:迁移学习(4)

JOYCE_Leo16

流行学习自从2000年在Science上被提出来以后,就成为了机器学习和数据挖掘领域的热门问题。它的基本假设是,现有的数据是从一个高维空间中采样出来的,所以,它...

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深度学习500问——Chapter10:迁移学习(3)

JOYCE_Leo16

数据分布自适应(Distribution Adaption)是一类最常用的迁移学习方法。这种方法的基本思想是,由于源域和目标域的数据概率分布不同,那么最直接的方...

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深度学习500问——Chapter10:迁移学习(1)

JOYCE_Leo16

负迁移给迁移学习的研究和应用带来了负面影响。在实际应用中,找到合理的相似性,并且选择或开发合理的迁移学习方法,能够避免负迁移现象。

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深度学习500问——Chapter10:迁移学习(2)

JOYCE_Leo16

迁移学习的基本方法可以分为四种。这四种基本方法分别是:基于样本的迁移,基于模型的迁移,基于特征的迁移,及基于关系的迁移。

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机器学习:算法到底学到了什么?

用户3578099

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使用Python实现深度学习模型:迁移学习与预训练模型

Echo_Wish

迁移学习是一种将已经在一个任务上训练好的模型应用到另一个相关任务上的方法。通过使用预训练模型,迁移学习可以显著减少训练时间并提高模型性能。在本文中,我们将详细介...

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深度迁移学习的综述!

算法进阶

基于深度迁移学习中使用的技术,可以将深度迁移学习分为:基于实例的深度迁移学习、基于映射的深度迁移学习、基于网络的深度迁移学习、基于对抗的深度迁移学习,如表 1 ...

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Nat Commun|基于图神经网络的迁移学习在多保真度数据下的分子性质预测

智药邦

2024年2月26日,英国剑桥大学Pietro Lio教授团队,联合瑞典阿斯利康,在Nature Communications上发表文章Transfer lea...

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CatBoost高级教程:深度集成与迁移学习

Echo_Wish

深度集成与迁移学习是提高模型性能的重要技术之一,可以利用不同模型之间的互补性来提高整体性能。在CatBoost中,我们可以通过深度集成和迁移学习来进一步提升模型...

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2024年大语言模型的微调

charlieroro

一个LLM的生命周期包含多个步骤,下面将讨论这个周期中最活跃、最密集的部分之一 -- fine-tuning(微调)过程。

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Chem Sci|化学基础模型的迁移学习

智药邦

2023年11月24日,英国剑桥大学Emma King-Smith在Chemical Science上发表文章Transfer learning for a f...

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LightGBM高级教程:深度集成与迁移学习

Echo_Wish

深度集成和迁移学习是提高模型性能和泛化能力的重要技术。在Python中,LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,可以与其他模型进行深度集成,同时也支持...

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【2023年最新】提高分类模型指标的六大方案详解

全栈若城

数据增强是指在原始数据集的基础上生成新的、具有多样性的数据集,以扩充数据集的规模并增加数据集的多样性。这可以帮助模型更好地学习不同场景下的特征,并提高其泛化能力...

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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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