目標檢測遷移學習

遷移學習中一些引數的調整

學習率learning_rate x = – learning_rate * dx 其中x表示權重引數,dx表示梯度。可以看出,學習率影響了每次引數更新值的大小。 調整方法: 使用一個固定的學習率來進行訓練的同時觀察驗證集準確率,每當驗證集準確率停止上升,就乘以一個常數(比如0.5)來降 […]

遷移學習——Fine-tune

遷移學習背景: 在傳統的機器學習的框架下,學習的任務就是在給定充分訓練資料的基礎上來學習一個分類模型;然後利用這個學習到的模型來對測試文件進行分類與預測。然而,我們看到機器學習演算法在當前的Web挖掘研究中存在著一個關鍵的問題:一些新出現的領域中的大量訓練資料非常難得到。我們看到Web應用領域的發展 […]

遷移學習——樣本不匹配問題

機器學習策略-不匹配的訓練和開發/測試資料 1.訓練和測試資料不匹配的問題 深度學習對訓練資料的需求很大,當你收集到足夠多帶標籤的資料,構成訓練集時演算法效果最好,這導致很多團隊用盡一切辦法收集資料,然後把它們堆到訓練集裡 讓訓練的資料量更大,即使有些資料 甚至是大部分資料,都來自和開發集、測試集不 […]

遷移學習基礎

讀A survey on Transfer Learning後的一些想法,僅供參考,若有錯誤還希望與大家多多交流。 1.什麼時候需要進行遷移學習:目前大多數機器學習演算法均是假設訓練資料以及測試資料的特徵分佈相同。然而這在現實世界中卻時常不可行。例如我們我們要對一個任務進行分類,但是此任務中資料不充 […]