PaddlePaddle升級解讀 | 十餘行代碼完成遷移學習

遷移學習 (Transfer Learning) 是屬於深度學習的一個子研究領域,該研究領域的目標在於利用數據、任務、或模型之間的相似性,將在舊領域學習過的知識,遷移應用於新領域中。遷移學習吸引了很多研究者投身其中,因爲它能夠很好的解決深度學習中的以下幾個問題:   一些研究領域只有少量標註數據,且數據標註成本較高,不足以訓練一個足夠魯棒的神經網絡 大規模神經網絡的訓練依賴於大量的計算資源,這對於
相關文章
相關標籤/搜索