如何让训练神经网络不无聊?试试迁移学习和多任务学习

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总的来说,神经网络迁移学习有一种生活方案:价值形式提取和微调。迁移学习另一四个典型的例子要是载入训练好VGG网络,你你这些 大规模分类网络能将图像分到10000个类别,某些把你你这些 网络用于原来任务,如医学图像分类。

价值形式提取是针对目标任务把另一四个简单的分类器去掉 源任务上预训练的网络上,将预训练的网络作为价值形式提取器。仅有去掉 的分类器的参数须要更新,预训练的网络的参数不变。这能使新任务

训练深度神经网络是另一四个乏味的过程。更实际的法律法律法律依据,如重新使用训练好的网络外理某些任务,或针对某些任务使用相同的网络。这篇文章中,某些人会讨论另一四个重要的法律法律法律依据:迁移学习和多任务学习。

在迁移学习中,某些人希望利用源任务学到的知识帮助学习目标任务。同类,另一四个训练好的图像分类网络可以被用于原来图像相关的任务。再比如,另一四个网络在仿真环境学习的知识上可以被迁移到真实环境的网络。

1价值形式提取:



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