pytorch 测试 迁移学习

训练源码：

  1. 源码仓库：https://github.com/pytorch/tutorials
  2. 迁移学习测试代码：tutorials/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py

准备工作：

  1. 下载数数据集：https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip          -->  tutorials/beginner_source/data/hymenoptera_data
  2. 下载与训练模型：https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth    -->  ~/.torch/models/resnet18-5c106cde.pth

原文地址：https://www.cnblogs.com/xbit/p/11324739.html

时间： 2024-08-03 10:00:08

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迁移学习（Transfer Learning）（转载）

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『TensorFlow』迁移学习_他山之石，可以攻玉

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迁移学习（ Transfer Learning ）

在传统的机器学习的框架下,学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型:然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测.然而,我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题:一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到.我们看到Web应用领域的发展非常快速.大量新的领域不断涌现,从传统的新闻,到网页,到图片,再到博客.播客等等.传统的机器学习需要对每个领域都标定大量训练数据,这将会耗费大量的人力与物力.而没有大量的标注数据,会使得很多与学习相关研究与应用无法开展

增强学习、增量学习、迁移学习——概念性认知

一.增强学习/强化学习(Reinforcement Learning ) 我们总是给定一个样本x,然后给或者不给label y.之后对样本进行拟合.分类.聚类或者降维等操作.然而对于很多序列决策或者控制问题,很难有这么规则的样本.比如,四足机器人的控制问题,刚开始都不知道应该让其动那条腿,在移动过程中,也不知道怎么让机器人自动找到合适的前进方向.另外如要设计一个下象棋的AI,每走一步实际上也是一个决策过程,虽然对于简单的棋有A*的启发式方法,但在局势复杂时,仍然要让机器向后面多考虑几步后才能决定

迁移学习全面概述：从基本概念到相关研究

目录: 1.什么是迁移学习? 2.为什么现在需要迁移学习? 3.迁移学习的定义 4.迁移学习的场景 5.迁移学习的应用 从模拟中学习 适应到新的域 跨语言迁移知识 6.迁移学习的方法 使用预训练的 CNN 特征 学习域不变的表征 让表征更加相似 混淆域 7.相关的研究领域 半监督学习 更有效地使用可用的数据 提高模型的泛化能力 让模型更加稳健 多任务学习 持续学习 zero-shot 学习 8.总结 ------------------------------------------------

tensorflow实现迁移学习

此例程出自<TensorFlow实战Google深度学习框架>6.5.2小节 卷积神经网络迁移学习. 数据集来自http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz ,及谷歌提供的Inception-v3模型https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip . 自行下载和解压. 解压后的文件夹包含5个子

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介绍 1.什么时候需要进行迁移学习 目前大多数机器学习算法均是假设训练数据以及测试数据的特征分布相同.然而这在现实世界中却时常不可行.例如我们我们要对一个任务进行分类,但是此任务中数据不充足(在迁移学习中也被称为目标域),然而却有大量的相关的训练数据(在迁移学习中也被称为源域),但是此训练数据与所需进行的分类任务中的测试数据特征分布不同(例如语音情感识别中,一种语言的语音数据充足,然而所需进行分类任务的情感数据却极度缺乏),在这种情况下如果可以采用合适的迁移学习方法则可以大大提高样本不充足任务的

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