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      標(biāo)簽　>　遷移學(xué)習(xí)

      遷移學(xué)習(xí)

      +關(guān)注0人關(guān)注

      深度學(xué)習(xí)中在計算機視覺任務(wù)和自然語言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候已經(jīng)消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強大技能遷移到相關(guān)的的問題上。

      文章：52個 瀏覽：5813次 帖子：2個

      遷移學(xué)習(xí)技術(shù)

      在應(yīng)用層面了解遷移學(xué)習(xí)的原理及其優(yōu)勢

      因為我們使用的是底層的構(gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個全新的模型架構(gòu)，它可能...

      2018-10-27 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.1萬 0

      對深度遷移學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究進行了回顧和分類

      定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務(wù) Ts 有用的知識。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

      2018-09-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 7.9k 0

      講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對比

      運用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...

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      如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個模型，以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測電影類型

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      您所選擇的預(yù)訓(xùn)練文本嵌入是您模型中的一個超參數(shù)，所以最好用不同的文本嵌入進行試驗，看看哪個的準(zhǔn)確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓(xùn)練過的模型開始。由...

      2018-09-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集TensorFlow遷移學(xué)習(xí) 3.6k 0

      遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進展

      如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí)，但只有一個任務(wù)，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...

      2018-09-04 標(biāo)簽：算法機器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 4.3k 0

      一個two-stage框架，允許用戶直接操作自然場景的高級屬性

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      2018-08-31 標(biāo)簽：圖像遷移學(xué)習(xí) 2.4k 0

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      什么是遷移學(xué)習(xí)？NLP遷移學(xué)習(xí)的未來

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      2018-08-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)算法遷移學(xué)習(xí) 6.7k 0

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      2018-06-26 標(biāo)簽：計算機視覺遷移學(xué)習(xí) 2.8k 0

      無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個模型即可解決多種NLP

      無監(jiān)督訓(xùn)練加微小調(diào)整，只用一個模型即可解決多種NLP

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      2018-06-13 標(biāo)簽：NLP遷移學(xué)習(xí) 6.3k 0

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      2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

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