遷移學習

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自我學習,監督學習,半監督學習和遷移學習的區別

簡述: 自我學習和半監督學習一樣,當前手頭上只有少量訓練樣本,但是周圍手頭上還有大量無標註樣本。舉一個經典的例子,分離大象和犀牛。對於監督學習來說,我們手頭有大量大象的樣本和犀牛的樣本,接下來訓練分類器,進行分類,大家都知道的。對於遷移學習,則是指我們手頭上有大量羊的樣本和馬的樣本(已標記),少量的 […]

更優的ImageNet模型可遷移性更強?

更優的ImageNet模型可遷移性更強?谷歌大腦論文給出驗證 《Do Better ImageNet Models Transfer Better?》 摘要:現代計算機視覺研究的一個隱含的假設是,在 ImageNet 上效能更好的模型必定在其它的視覺任務上表現得更好。然而,這個假說從來沒有被系統地驗 […]

TensorFlow練手專案三:使用VGG19遷移學習實現影象風格遷移

使用VGG19遷移學習實現影象風格遷移 一直想要做個影象風格遷移來玩玩的,感覺還是蠻有意思的。 所謂影象風格遷移,即給定內容圖片A,風格圖片B,能夠生成一張具有A圖片內容和B圖片風格的圖片C。 比如說,我們可以使用梵高先生的名畫《星夜》 作為風格圖片,來與其他圖片生成具有《星夜》風格新圖片。emmm […]

Keras入門-預訓練模型fine-tune(ResNet)

在深度學習的學習過程中,由於計算資源有限或者訓練集較小,但我們又想獲得較好較穩定的結果,那麼一些已經訓練好的模型會對我們有很大幫助,比如 Alex Net, google net, VGG net, ResNet等,那我們怎麼對這些已經訓練好的模型進行fine-tune來提高準確率呢? 在這篇部落格 […]

tensorflow利用vgg19網路做貓狗識別的遷移學習

這是本人的第一次部落格,寫的不好請見諒哈。博主大二小菜鳥一個,歡迎指教和私信。樓主學習tensorflow也有一段時間了,最近嘗試了一下用vgg19網路做遷移學習。vgg結構如下: 首先下載vgg19網路的mat檔案,然後對資料進行預處理,這裡博主借用了別人的處理方法,處理好的資料,直接送到了我們預 […]