遷移學習 (Transfer Learning)
什麼是/爲什麼要遷移學習？ 遷移學習(Transfer learning) 顧名思義就是就是把已學訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練。考慮到大部分數據或任務是存在相關性的，所以通過遷移學習我們可以將已經學到的模型參數（也可理解爲模型學到的知識）通過某種方式來分享給新模型從而加快並優化模型的學習效率不用像大多數網絡那樣從零學習（starting from scratch，tabula r
相關文章
- 1. 遷移學習(Transfer Learning)
- 2. 遷移學習 transfer learning
- 3. 遷移學習Transfer Learning
- 4. 遷移學習（ Transfer Learning ）
- 5. 遷移學習（Transfer Learning）
- 6. 遷移學習 Transfer Learning
- 7. 深度學習: 遷移學習 (Transfer Learning)
- 8. [pytorh學習]遷移學習transfer learning
- 9. 什麼是遷移學習 (Transfer Learning)？
- 10. 淺說「遷移學習」（Transfer Learning）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章