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遷移學習(Transfer Learning)
時間 2020-12-20
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遷移學習
微調神經網絡
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實際當中,做一個具體場景的計算機視覺任務時,爲了避免浪費過多的計算時間,往往不是從頭開始訓練一個網絡:而是利用數據、任務或模型之間的相似性,將在舊的領域學習過或訓練好的模型,應用於新的領域這樣的一個過程。這就是遷移學習。 前提:兩個任務的輸入屬於同一性質:要麼同是圖像、要麼同是語音或其他 遷移學習在什麼情況下使用? 有兩個方面需要我們考慮的 當我們有海量的數據資源時,可以不需要遷移學習,機器學習系
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