谷歌认证合作伙伴网站建设,店面设计的重要性,深圳建网站公司哪家好,代理做减肥网站深度学习 - 强化学习 -迁移学习#xff08;杨强教授报告)
李宏毅机器学习课程#xff0d;Transfer Learning
迁移学习#xff0d;吴恩达 freeze 待处理的
理解深层神经网络中的迁移学习及TensorFlow实现 Transfer Learning模式 Similar domain, different task…深度学习 - 强化学习 -迁移学习杨强教授报告)
李宏毅机器学习课程Transfer Learning
迁移学习吴恩达 freeze 待处理的
理解深层神经网络中的迁移学习及TensorFlow实现 Transfer Learning模式 Similar domain, different tasks
Different domains, same task
Transfer Learning四种情形 Transfer Learning-Model Fine-tuning Conservative Training Layer Transfer需要实践
不同任务共享前几层往往会有较好的结果。
Speech: usually copy the last few layers Image: usually copy the first few layers Jason Yosinski,Jeff Clune,Yoshua Bengio,HodLipson, “How transferable are features in deep neural networks?”, NIPS, 2014 这篇文章给出Transfer learning 方法有指导意义。待总结 Transfer Learning - Multitask learning需要实践 Transfer Learning-Domain-adversarial training需要实践
共享feature 不同Domain, Feature的分布不一样。 去掉Domain的Feature特性去掉。 两个不同任务的大型网络。 Domain-adversarial trainingYaroslav Ganin,Victor Lempitsky, Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation, ICML, 2015
Hana Ajakan,Pascal Germain,Hugo Larochelle,François Laviolette,Mario Marchand, Domain-Adversarial Training of Neural Networks, JMLR, 2016
实验结果 Transfer Learning-Zero-shot learning需要实践
不去直接去分类而是将image映射到新的维度将Feature映射到新的维度目标是在新的维度两者更接近。 目标函数的设置亮点 参考文献
Transfer Learning
深度学习 - 强化学习 -迁移学习杨强教授报告)
