- 2018.08.03
- machine-learning, 卷積遷移學習, 產品經理遷移學習, 目標檢測遷移學習, 遷移學習例子,
遷移學習&自我學習
分類： Machine Learning2013-05-08 17:52 1415人閱讀 評論(0) 收藏 舉報 遷移學習自學習self taught learningtransfer learning 最近在看Ng的深度學習教程，看到self-taught learning的時候， […]
目標檢測遷移學習
遷移學習資源整理
楊強：http://home.cse.ust.hk/~qyang/ 香港科技大學楊強教授在遷移學習研究方面具有很大影響力，發表了很多相關文章，他的主頁上有很多好的資源. Sinno Jialin Pan： http://www.ntu.edu.sg/home/sinnopan/index.html […]
- 2018.07.28
- Deep learning, 卷積遷移學習, 產品經理遷移學習, 目標檢測遷移學習, 遷移學習例子,
遷移學習（Transfer Learning）
本部落格是針對李巨集毅教授在youtube上上傳的Machine Learning課程視訊的學習筆記。課程連結 概念 概覽 Model Fine-tuning labelled source labelled target Multitask Learning labelled source lab […]
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 […]
- 2018.07.17
- Domain Adaptive, 卷積遷移學習, 域適應, 樣本, 樣本自適應,
遷移學習——樣本自適應
Domain Adaptive（特徵層面） 繼Jason Yosinski在2014年的NIPS上的《How transferable are features in deep neural networks?》探討了深度神經網路的可遷移性以後，有一大批工作就開始實際地進行深度遷移學習。簡要回顧一下 […]
- 2018.07.16
- transfer learning, 卷積遷移學習, 產品經理遷移學習, 目標檢測遷移學習, 綜述,
遷移學習–綜述
最近開始入遷移學習的坑。在此必須感謝一下知乎使用者@王晉東不在家，他做了超級詳細的關於遷移學習的歸納整理，從最新文章到可以上手的程式碼，應有盡有： http://transferlearning.xyz/ 開始正文！ 文章：A Survey on Transfer Learning 這篇文章可以說是 […]
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 […]