maven
文学
循环
虚拟机
kinect
dxf
美食分享系统
盒子ROM
线程同步
时间
iPad
比较运算符
浮点数
一维高斯函数
自动控制原理
UVM
scrum
ceph
工业级
前后端分离
迁移学习
2024/4/11 19:52:14
在深度迁移学习中，什么是源域，什么是目标域？
在深度迁移学习中，源域（Source Domain）和目标域（Target Domain）是两个关键概念。
源域是指模型进行预训练的数据集或领域。在源域中，通常有大量的标记样本可供学习，这些样本用于训练和构建起始…
论文笔记----Selective Transfer Learning for EEG-Based Drowsiness Detection
对session进行评估，判断其是否适合使用迁移学习来提升性能。阅读重点，如何cross-subject。
全文核心：文中提出了一种新的可被迁移性的度量指标LSG，可以衡量一组数据是否适合接受来自其他被试的数据。全文理论基于一个假设&#x…
MNE系列教程2——MNE中的Raw及其基本用法
一、Sample 1
1. 读取文件
import mne
from mne.datasets import sample
import matplotlib.pyplot as plt
# sample的存放地址
data_path = MNE-sample-data# 该fif文件存放地址
fname = data_path + /MEG/sample/sample_audvis_raw.fif2. 打印基本信息
raw = mne
使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练
冻结除最后全连接层以外的所有权重，只去单独训练它最后一层的的权重，这个方法，冻结了所有网络的权重。 for param in net.parameters():param.requires_grad False
深度迁移学习(Deep Migration Learning)
深度迁移学习（Deep Transfer Learning）是一种在深度学习领域中应用的迁移学习方法，旨在通过利用从一个领域学习到的知识来改善在另一个相关但数据较少的领域上的学习任务。深度迁移学习常常使用预训练的深度神经网络模型，通过迁移…
迁移学习癌医学影像检测
在这个项目中，我们的目标是实现在 检测癌症转移一文中提出的多尺度转移分类模型。
数据集 我们使用千兆像素幻灯片数据。从主数据集中采集了一组 22 张具有显着肿瘤的载玻片。每张幻灯片都有一个相应的掩码，用于注释肿瘤区域。我们可以访问大约 9 个放大…
阿里巴巴商品详情爬虫数据字段解析 源代码分享 调用示例
返回数据代码段1"item": {"num_iid": "60840463360","title": "Slip-on Daily Urban Walking Shoes","desc_short": "","price": "$47.70","nick": "cn1522808546p…
迁移学习Transfer Learning的优缺点，以及在使用迁移学习的注意事项！
迁移学习Transfer Learning 1. 迁移学习的优点和缺点：2. 使用迁移学习时，需要解决以下问题： 1. 迁移学习的优点和缺点：
迁移学习是一种机器学习方法，它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果，来帮助解…
ResNet || 基于PyTorch的代码实现 + 迁移学习
文章目录1 class Basicblock1.0 expansions是什么1.1 输入的参数1.2 conv1层的参数1.3 forward函数2 class Bottleneck写在前面：上一篇博文介绍了ResNet 、 Batch Normalization 、 迁移学习的原理，有兴趣的小伙伴可以一起学习！ 这里是引用 1…
C2-3.3.3 迁移学习
C2-3.3.3 迁移学习
1、为什么要使用-迁移学习
和 “数据增强” [C2-3.3.2 数据增强.md](C2-3.3.2 数据增强.md) 相比， 有一些应用程序没有那么多数据，而且 很难获取到更多的数据——“迁移学习 ” 诞生
迁移学习 在实际的应用中使用的很频繁ÿ…
论文笔记：Hybrid deep neural network using transfer learning for EEG motor imagery decoding
在跨被试时对特征提取层的参数进行迁移并固定，通过fine-turn训练分类层。阅读重心，如何cross-subject
全文核心 ：提了一个网络
如何做到cross-subject的？
先用其他被试的数据训练模型，然后将得到的提取器共享并固定…
深度学习pytorch实战五：基于ResNet34迁移学习的方法图像分类篇自建花数据集图像分类（5类）超详细代码
1.数据集简介 2.模型相关知识 3.split_data.py——训练集与测试集划分 4.model.py——定义ResNet34网络模型 5.train.py——加载数据集并训练，训练集计算损失值loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数 6.predict.py——利用训练好的网…
如何在 PyTorch 中冻结模型权重以进行迁移学习：分步教程
一、说明 迁移学习是一种机器学习技术，其中预先训练的模型适用于新的但类似的问题。迁移学习的关键步骤之一是能够冻结预训练模型的层，以便在训练期间仅更新网络的某些部分。当您想要保留预训练模型已经学习的特征时，冻结至关重要。在本教程中…
【深度学习】迁移学习中的领域转移及迁移学习的分类
领域转移
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位 协变量移位: 在协变量移位的情况下，源域和目标域的边际分布是不同的，即ps(x)∕ pt(x)，而给定x的y的后验分布在域之间…
一文看懂迁移学习：怎样用预训练模型搞定深度学习？
转载地址：http://www.sx-gd.org.cn/398aitc620170702c6n499496713.html
瀚宸 编译自 Analytics Vidhya
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
引言
跟传统的监督式机器学习算法相比，深度神经网络目前最大的劣势是什么？
贵。
尤其是当我们在尝试…
ORACLE 如何单机转RAC
生产库停监听 [oracleprimary backup1]$ lsnrctl stop 生产库启停数据库 shutdown immediate Startup mount 生产库全库备份： rmanbackup.sh export ORACLE_BASE/oracle/app export ORACLE_HOME/oracle/app/product/11.2.0/db_1 export ORACLE_SIDtest …
利用迁移学习进行花的分类 - github项目介绍
前几天写了个小项目, 利用深度学习里的迁移学习方法做花的分类, 下面是项目的github地址. https://github.com/JameyWoo/transfer-learning
感兴趣的同学可以了解一下, 源码比较简单, 下面是项目的说明 transfer learning author 姬小野
— 迁移学习对五种花分类
环境
ubun…
多源迁移学习网络补充知识用于具有不可见故障的机器智能诊断
**摘要：**当前基于深度迁移学习的故障诊断的大多数成功需要两个假设：1）源机器的健康状态集合应当与目标机器的健康状态集合重叠;2）目标机器样本的数量跨健康状态平衡。然而，这样的假设在工程场景中是不现实的ÿ…
人工智能AI知多少？
摘要
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项前沿技术，正在快速发展并渗透到各个领域。然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个陌生而复杂的概念。本文旨在对人工智能进行扫盲，介绍其基本概念、应用领域以及当前热门的人工智能模型。通过具体的例子，读者将…
【机器学习手写笔记】Brief intro to Transfer Learning——迁移学习综述
原论文：A survey on transfer learning Sinno Jialin Pan and Qiang Yang, Fellow, IEEE
paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)
随着PaddleClas版本代码的迭代，博主以前的一些代码在使用上出现了bug，导致无法初始化模型，具体涉及paddle 42 将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用代码的使用，为此重新对最新的PaddleClas代码进行梳理，实现重新初始化PaddleClas中的模型。
在迁移学…
Transfer Learning（迁移学习）
1. 什么是迁移学习
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都…
ResNet网络结构，BN以及迁移学习
参考视频：ResNet网络结构，BN以及迁移学习详解
一、ResNet网络结构 梯度消失：每一层的误差梯度都小于1，反向传播过程中，每向前传播一层都要乘以一个小于1的数，当网络越来越深，每次都乘以一个小于…
迁移学习系列--半监督
目前追踪的代码库如下：
Transfer-Learning-Library
Semi-supervised-learning
TorchSSL
包含算法：
(2015 NeurIPS ) PiModel [1] (2017 NeurIPS ) MeanTeacher[2] (2013 ICML ) PseudoLabel [3]
(2018TPAMI ) VAT (Virtual adversarial training）[4] (2019 NeurIPS) M…
故障诊断开源代码推荐 | 轴承故障诊断迁移学习综述，免费获取！
故障诊断开源代码推荐 | 轴承故障诊断迁移学习综述，免费获取！ 1 论文基本信息2 摘要3 目录4 引言5 定义与故障诊断流程6 开源轴承故障数据集7 轴承故障的迁移学习诊断8 定性分析9 机遇与挑战10 总结11 README.md 针对故障诊断领域开源代码较少࿰…
GitHub Copilot 与 ChatGPT：哪种工具更适合软件开发？
GitHub Copilot 与 ChatGPT：哪种工具更适合软件开发？ 比较 ChatGPT 与 GitHub Copilot编程语言功能性定制化训练数据上下文准确性 ChatGPT 与 GitHub Copilot：哪个更适合软件开发？常见问题解答： 不断发展的编程世界正在…
使用迁移学习在线校准深度学习模型
使用迁移学习在线校准深度学习模型
本文参考的是2023年发表于Engineering Applications of Artificial Intelligence, EAAI的Deep Gaussian mixture adaptive network for robust soft sensor modeling with a closed-loop calibration mechanism
1. 动机
概念漂移导致历史训…
API调用的注意事项及好处！
API调用是指一个软件系统通过预定格式、协议和框架，向另一个软件系统发送请求并获得响应的过程。
在进行API调用时需要注意以下事项： 1. 认真阅读API文档：在调用API前，一定要认真仔细地阅读相关的API文档，了解API接口…
个性化联邦学习-综述
介绍阅读的三篇个性化联邦学习的经典综述文章
Three Approaches for Personalization with Applications to Federated Learning
论文地址 文章的主要内容
介绍了用户聚类，数据插值，模型插值三种个性化联邦学习的方法。 用户聚类：
目的&a…
【结合创新！！深度学习➕迁移学习】
1️⃣基于预训练模型的微调： 微调是迁移学习中最常用的策略之一。可以利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络（例如ResNet或BERT），然后将其微调以适应特定的任务或数据集。这种方法特别适用…
【AI】人工智能爆发推进器之迁移学习
目录
一、什么是迁移学习
二、迁移学习和VAE
三、迁移学习的分类
3.1 按迁移内容分类：
3.2 按迁移方法分类：
3.3 按学习形式分类：
3.4 按目标域有无标签分类：
3.5 按学习方法分类：
3.6 按特征分类：…
DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读
文章目录 摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题 解决方案 2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s. DUET学习范式DUET 模型总览属性级别对比学习正负样本解释： 3.结果分析VIT-based vision transformer encoder.消融研究消…
五、PyTorch 深度学习 Logistic回归
Logistic回归
来源：B站 刘二大人
import torch
# import torch.nn.functional as F# prepare dataset
x_data torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
y_data torch.Tensor([[0], [0], [1]])#design model using class
class LogisticRegressionModel(torch.nn.Mo…
pytorch集智-6手写数字加法机-迁移学习
1 概述
迁移学习概念：将已经训练好的识别某些信息的网络拿去经过训练识别另外不同类别的信息
优越性：提高了训练模型利用率，解决了数据缺失的问题（对于新的预测场景，不需要大量的数据，只需要少量数据即可…
pytorch进阶学习（五）：神经网络迁移学习应用的保姆级详细介绍，如何将训练好的模型替换成自己所需模型
代码资源和数据集资源使用进阶学习（四）中的代码，大家可以配合食用哟~
pytorch进阶学习（四）：使用不同分类模型进行数据训练（alexnet、resnet、vgg等）_好喜欢吃红柚子的博客-CSDN博客…
训练cifar10报错：EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached
参考：下载时出现错误：EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached_u011304078的博客-CSDN博客
在window7中训练，找到： C:\Users\PC（自己的计算机）\.keras\datasets
如…
利用（Transfer Learning）迁移学习在IMDB数据上训练一个文本分类模型
1. 背景
有些场景下，开始的时候数据量很小，如果我们用一个几千条数据训练一个全新的深度机器学习的文本分类模型，效果不会很好。这个时候你有两种选择，1.用传统的机器学习训练，2.利用迁移学习在一个预训练的模型上训练…
【机器学习一百问 01】 迁移学习和小样本学习的本质不同是什么？
注: 这些只是个人理解，如有质疑可提问讨论！
迁移学习和小样本学习都是机器学习领域的重要分支，它们虽然有一些交集，但在目的和核心方法上存在本质的不同： 目的和焦点： 迁移学习：其主要目的是利…
基于图像识别的迁移学习之二
1.导库
在Keras里面提供了许多在ImageNet上的预训练模型，VGG-16和ResNet50就是其中的预训练模型，可以通过from tensorflow.keras.applications import VGG16和from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50引入VGG-16模型和RseNet50模型…
亚马逊国际获得AMAZON商品详情 关键字搜索API 调用案例分享
item_get-获得AMAZON商品详情item_search-按关键字搜索商品公共参数名称类型必须描述keyString是调用key（获取测试key）secretString是调用密钥api_nameString是API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item_search_s…
我对迁移学习的一点理解——领域适应（系列3）
文章目录 1. 领域适应（Domain Adaptation）的基本概念2.领域适应（Domain Adaptation）的目标3.领域适应（Domain Adaptation）的实现方法4.领域适应（Domain Adaptation）的可以解决的问题…
深度学习的Fine-tuning相关概念分析：微调 迁移学习 蒸馏学习 元学习
深度学习的Fine-tuning相关概念分析：微调 迁移学习 蒸馏学习 元学习
这里的相关概念都是基于已有预训练模型，就是模型本身已经训练好，有一定泛化能力。需要“再加工”满足别的任务需求。
当下GPT语言模型逐步流行，对模型的Fine-…
全球汽车行业的数字化转型：产品和后端的渐进之旅
如何管理汽车行业的数字化转型?在我们本篇文章中了解更多有关如何设定长期目标的信息。 正在改变汽车行业的26个数字化主题 最近一篇关于汽车行业数字化转型的论文确定了26个数字技术主题（论文详情请点击阅读原文），分为三个主要集群:
1)驾驶…
few/one shot learning调研——《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning》
few/one shot learning调研——《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-shot Learning》 一.小样本学习（Few-shot Learning）综述1.1问题定义1.2 FSL的核心问题1.3 FSL的模型二.数据扩充（augment data ）2.1 从训练数…
Python和TensorFlow构建了一个基于ResNet50的迁移学习模型
在这篇博客中，我们将介绍如何实现一个车辆识别系统。我们将使用Python和TensorFlow来实现这个系统，同时也会涉及到使用预训练模型进行迁移学习。在这篇文章中，我们将详细介绍整个过程，包括数据准备、模型训练和模型评估等步骤。
…
深度学习中的迁移学习：使用预训练模型进行图像分类
在本篇文章中，我们将探讨迁移学习在深度学习领域的应用，并详细介绍如何使用 Python 和 Keras 利用预训练模型进行图像分类。迁移学习是一种高效的训练方法，通过使用在大型数据集上预训练的模型，可以在新任务上快速获得较好的性能。…
第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)
要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构，请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构，请使用 LayerGraph 对象。使用以下函数创建不同的图层类型。
输入层：
功能描述图像输入层 将图像输入网络应用数据标准化序列输入层 将…
SAP业务从ECC升级到SAP S/4HANA有哪些变化？有哪些功能得到增强？
SAP在2015年推出了新一代商务套件SAP S/4 HANA。 SAP S/4 HANA (全称SAP Business suite 4 SAP HANA),这款新产品完全构建于目前先进的内存平台SAP HANA 之上，同时采用现代设计理念，通过SAP Fiori 提供精彩的用户体验 (UX)。提供比ECC更强大的功能。S/4h…
[Machine Learning] 领域适应和迁移学习
文章目录 领域适应迁移学习 在机器学习中，我们的目标是找到一个假设或模型，它可以很好地描述或预测数据。当我们基于训练集训练模型时，我们的目的是让模型能够捕获到数据中的主要模式。然而，为了确保模型不仅仅是对训练数据进行记…
【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）
📢：如果你也对机器人、人工智能感兴趣，看来我们志同道合✨ 📢：不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】 📢：文章若有幸对你有帮助，可点赞 👍…
【机器学习】迁移学习（Transfer）详解！
1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是…
计算机视觉3.3 ：迁移学习之图像特征向量提取与运用
迁移学习之图像特征向量提取与运用
本篇文章将要讨论的是关于计算机视觉中迁移学习的概念，一种能够利用预先训练好的模型，从它之前训练的数据集之外的数据集进行学习的能力。
举个例子来说：
现有A，B两个不同的数据集&…
yolov3加上迁移学习和适度的数据增强形成的网络应用在输电线异物检测
Neural Detection of Foreign Objects for Transmission Lines in Power Systems
Abstract. 输电线路为电能从一个地方输送到另一个地方提供了一条路径，确保输电线路的正常运行是向城市和企业供电的先决条件。主要威胁来自外来物，可能导致电力传输中断。…
机器人持续学习基准LIBERO系列6——获取并显示实际深度图
0.前置
机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——…
机器学习之迁移学习（Transfer Learning）附代码
概念
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，其核心思想是将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中。传统的机器学习模型通常是从头开始训练，使用特定于任务的数据集，而迁移学习则通过利用已经在一个任务上学到的知识，来改善在新任务上的学习性能。
迁…
【论文笔记】A theory of learning from different domains
防盗 https://www.cnblogs.com/setdong/p/17756127.html domain adaptation 领域理论方向的重要论文. 这篇笔记主要是推导文章中的定理, 还有分析定理的直观解释. 笔记中的章节号与论文中的保持一致.
1. Introduction
domain adaptation 的设定介绍: 有两个域, source domain…
探索XGBoost：深度集成与迁移学习
导言
深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习，包括模型集成、迁移学习的概念和实践等，并提供相应的代码示例。
模型集…
TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战
🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 1、迁移学习
用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需…
![[PyTorch][chapter 52][迁移学习]](https://img-blog.csdnimg.cn/13af96d4eb06494db8b249f0f5a4c63b.png)
[PyTorch][chapter 52][迁移学习]
前言： 迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它通过将一个领域中的知识和经验迁移到另一个相关领域中，来加速和改进新领域的学习和解决问题的能力。 这里面主要结合前面ResNet18 例子，详细讲解一…
我对迁移学习的一点理解（系列2）
文章目录 我对迁移学习的一点理解 我对迁移学习的一点理解
源域和目标域是相对的概念，指的是在迁移学习任务中涉及到的两个不同的数据集或领域。
源域（Source Domain）通常指的是已经进行过训练和学习的数据集，它被用来提取特征、…
51-17 视频理解串讲— MViT 论文精读
继TimeSformer模型之后，咱们再介绍两篇来自Facebook AI的论文，即Multiscale Vision Transformers以及改进版MViTv2: Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection。
由于本司大模型组最近组织阅读的论文较多，…
什么是迁移学习（Transfer Learning）？定义，优势，方法
迄今为止，大多数人工智能（AI）项目都是通过监督学习技术构建的。监督学习是一种从无到有构建机器学习（ML）模型的方法，它对推动AI发展起到了关键作用。然而，由于需要大量的数据集和强大的计算能力…
【pytorch】迁移学习
在很多场合中，没有必要从头开始训练整个卷积网络（随机初始化参数），因为没有足够丰富的数据集，而且训练也是非常耗时、耗资源的过程。通常，采用pretrain a ConvNet的方式，然后用ConvNet作为初始化…
51-11 多模态论文串讲—VLMo 论文精读
VLMo: Unified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts (NeurIPS 2022)
VLMo 是一种多模态 Transformer 模型，从名字可以看得出来它是一种 Mixture-of-Modality-Experts (MoME)，即混合多模态专家。怎么理解呢？主流 …
32. 深度学习进阶 - Transfer Learning
Hi，你好。我是茶桁。
之前的课程中，咱们学习了CNN的原理，学习了pooling, fully connected是做什么的。还了解了理论上简单的模型也是可以做事情的，只不过在特定的一些情况下要解决问题的时候简单方法效果不太好，所以用…
阿里云服务器跨区域迁移（多数据盘）
方法一. 复制镜像，共享镜像（只有系统盘没有数据盘的情况！）
正常阿里云同区域服务器迁移只需要选择共享镜像即可，但是由于新老服务器区域限制所以需要先复制到新服务器区域再进行共享
选择服务器实例先创建后复制 比如…
预训练（pre-learning）、微调（fine-tuning）、迁移学习（transfer learning）
预训练（pre-learning）
搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的…
基于NSGA-II的深度迁移学习
深度迁移学习
迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被用作起点，在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。其核心思想是利用从一个任务中学到的知识来帮助解决另一个相关的任务，即使这两个任务的数据分布不完全相同。这种方法…
论文笔记：Composite Common Spatial Pattern for Subject-to-Subject Transfer
论文笔记：Composite Common Spatial Pattern for Subject-to-Subject Transfer
概括
目前大多数CSP算法都是基于单被试数据的协方差矩阵进行特征提取，这忽视了被试间的信息。本文提出了一种新的CSP计算算法，通过线性组合来考虑被试间的关…
如何在极低成本硬件上落地人工智能算法 —— 分布式AI
一、背景
分布式AI的发展前景非常广阔，随着5G、6G等高速网络通信技术的普及和边缘计算能力的提升，以及AI算法和硬件的不断优化进步，分布式AI将在多个领域展现出强大的应用潜力和市场价值：
1. **物联网（IoT࿰…
![[oneAPI] Neural Style Transfer](https://img-blog.csdnimg.cn/c2170b5b691e47ad8350c7bd2d193a8f.png)
[oneAPI] Neural Style Transfer
[oneAPI] Neural Style Transfer oneAPINeural Style Transfer特殊环境定义使用包加载数据Neural Style Transfer模型与介绍训练过程结果 比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517 Intel DevCloud for oneAPI：https://devcl…
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能 自然语言处理 迁移学习部分笔记
目录FastText作用优势安装文本分类种类过程训练词向量词向量迁移迁移学习标准数据集预训练模型加载和使用预训练模型的步骤FastText
作用
进行文本分类训练词向量
优势
保持较高精度的情况下, 快速的进行训练和预测
安装
pip install fasttext文本分类
种类
二分类单标…
chatGPT训练过程
强化学习基础
强化学习是指智能体在不确定环境中最大化其获得的奖励从而达到自主决策的目的。其执行过程为：智能体依据策略决策从而执行动作，然后感知环境获取环境的状态，进而得到奖励(以便下次再到相同状态时能采取更优的动作)，…
欧莱雅SAP系统成功合并
欧莱雅集团是全球化妆品行业的大型企业。该集团分为四个部门：消费品（欧莱雅巴黎、卡尼尔、美宝莲Jade）、专业产品（欧莱雅专业人士、卡诗、 Redken、 Matrix）、欧莱雅奢侈品（兰蔻、碧欧泉、赫莲娜、阿玛尼香…
迁移学习的技术突破与应用前景
目录 前言1 迁移学习技术1.1 原理与分类1.2 主要挑战 2 迁移学习应用2.1 计算机视觉2.2 医疗健康 3 未来展望3.1 推动各领域发展3.2 提高模型泛化能力和效果3.3 在新兴领域中广泛应用 结语 前言
迁移学习作为机器学习领域的重要技术之一，以其能够将从一个任务中学到…
python从入门到精通——完整教程
阅读全文点击《python从入门到精通——完整教程》
一、编程入门与进阶提高
Python编程入门
1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad、PyCharm、Jupyter…）
3、Pytho…
【多智能体强化学习02---训练范式+独立学习+多智能体策略梯度算法】
文章目录 多智能体强化学习训练和执行范式CTCEDTDECTDE MARL符号表示分布式学习（Independent Learning)基于值函数的分布式学习（Independent value-based learning)基于策略梯度的分布式学习（Independent policy gradient learning) 多智能体…
语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习
Hi，大家好，我是源于花海。本文主要使用数据标注工具 Labelme 对猫（cat）和狗（dog）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型 VGG16 作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。基于标注样本…
pytorch实战-6手写数字加法机-迁移学习
1 概述
迁移学习概念：将已经训练好的识别某些信息的网络拿去经过训练识别另外不同类别的信息
优越性：提高了训练模型利用率，解决了数据缺失的问题（对于新的预测场景，不需要大量的数据，只需要少量数据即可…
2.FSDR学习-摘要梳理后篇
一.研究方向
图片风格迁移：风格迁移(style transfer)，指的是保留图片内容(content)，将图片转换为目标风格(style)。 目前的风格迁移几乎大部分都是在GAN(生成对抗网络)的基础上组合AdaIn(适应性实体正则化)，加上vgg网络构成的感知…
生成式AI、迁移学习、行为克隆知识点
生成式AI（Generative AI）是一种人工智能技术，其核心在于利用机器学习算法从大量数据中学习并模拟数据的分布，然后基于这些学习到的模式和规律生成新的、具有相似特征的数据。与传统的基于规则的程序或机器学习模型不同，…
【文本到上下文 #9】NLP中的BERT和迁移学习
一、说明 BERT：适合所有人的架构概述：我们将分解 BERT 的核心组件，解释该模型如何改变机器理解人类语言的方式，以及为什么它比以前的模型有重大进步。 BERT的变体： 在BERT取得成功之后，已…
每天学习2小时——黑客（网络安全）技术
有很多想要转行网络安全或者选择网络安全专业的人在进行决定之前一定会有的问题：
什么样的人适合学习网络安全？我适不适合学习网络安全？ 当然，产生这样的疑惑并不奇怪，毕竟网络安全这个专业在2017年才调整为国家一级学…
[迁移学习]DA-DETR基于信息融合的自适应检测模型
原文标题为：DA-DETR: Domain Adaptive Detection Transformer with Information Fusion；发表于CVPR2023
一、概述 本文所描述的模型基于DETR，DETR网络是一种基于Transformer的目标检测网络，详细原理可以参见往期文章：…
每天五分钟计算机视觉：掌握迁移学习使用技巧
本文重点
随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。本文将介绍这些技巧，帮助您更好地应用迁移学习技术。
迁移学习的关键…
PyTorch实例3——迁移学习
传送门：蓝桥云课实验 目录1. 实验环境2. 实验目的3. 相关原理4. 实验步骤4.1 数据收集4.1.1加载数据4.1.2 GPU运算4.2 数据预处理4.3 创建模型4.3.1 构建迁移模型4.3.2 训练模型测试绘制图表4.3.2.1 预训练模式4.3.2.2 固定值模式4.4 结论1. 实验环境
Jupyter Note…
Redis高效、安全的不停机数据迁移方案
Redis是目前最流行的键值对存储数据库，凭借高性能和丰富的数据类型的特性，不仅可以作为缓存，还可以作为一个可持久化的数据库存储。随着业务的发展和版本的迭代，必然会遇到内存不足、集群节点不够和BUG等一系列问题。为了防止这些…
常见的几种迁移学习的方式的介绍 Batch Normalization的原理介绍
1.使用迁移学习的优势：（1）.能够快速的训练出一个比较理想的结果；（2）.在数据集很小的时候也能训练出不错的结果。
2.需要注意的点：在使用预训练模型参数时，需要尽量保持和之前这个模…
百度旋转验证码识别研究
最近研究了一下图像识别，一直找到很好的应用场景，今天我就发现可以用百度的旋转验证码来做一个实验。没想到效果还挺好，下面就是实际的识别效果。
1、效果演示 2、如何识别
2.1准备数据集
首先需要使用爬虫，对验证码图片进行采…
【迁移学习论文四】Multi-Adversarial Domain Adaptation论文原理及复现工作
Multi-Adversarial Domain Adaptation 多对抗域适应
前言
好久没有更新了，所以这周开始记录下来，也好督促自己。记录本人预备研究生阶段相关迁移学习论文的原理阐述以及复现工作。
问题
跨域混淆或错误对齐
文章介绍
这篇文章于2018年发表在AAAI&…
2023最全电商API接口 高并发请求 实时数据 支持定制 电商数据 买家卖家数据
电商日常运营很容易理解，就是店铺商品维护，上下架，评价维护，库存数量，协助美工完成制作详情页。店铺DSR，好评率，提升客服服务等等，这些基础而且每天都必须做循环做的工作。借助电商A…
使用PyTorch执行特征提取和微调的迁移学习来进行图像分类
使用PyTorch执行特征提取和微调的迁移学习来进行图像分类 1. 效果图2 项目结构3 什么是迁移学习4 如何使用PyTorch进行迁移学习？5 花朵数据集源码train_feature_extraction.pyfine_tune.pyinference.py 参考 这篇博客将介绍如何使用PyTorch深度学习库执行图像分类的…
【论文 | 联邦学习】 | Towards Personalized Federated Learning 走向个性化的联邦学习
Towards Personalized Federated Learning 标题：Towards Personalized Federated Learning
收录于：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (Mar 28, 2022)
作者单位：NTU，Alibaba Group，SDU&…
基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程
详情点击链接：基于ChatGPT4Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程
第一：GPT4
1、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）
2、ChatGPT对话初体验
3、GPT-4与GPT-3.5的区别，以及与…
阿语python4-2 美多商城v5.0商品-商品数据表设计之第6.1.3节商品信息数据库表分析...
1. 商品信息数据库表分析2. 定义商品信息模型类class GoodsCategory(BaseModel):"""商品类别"""name models.CharField(max_length10, verbose_name名称)parent models.ForeignKey(self, related_namesubs, nullTrue, blankTrue, on_deletemod…
Python环境下一种简单的基于域自适应迁移学习的轴承故障诊断方法
域自适应是指在源域和目标域之间进行相同的迁移学习任务，由于两个领域的数据分布不一致，源域中存在大量的带标签的样本，目标域则没有（或极少）带标签的样本。通过这种方式可以将在源域样本中学到的知识迁移到目标域上&a…
智胜未来——即刻开始为您的S/4HANA迁移做准备
SAP即将结束对ECC的维护 SAP即将结束对ECC的维护，早在 2019 年，SAP 就宣布将在 2025 年之前结束对其 ECC 的维护，随后又延长至 2027 年。尽管距离 2027 年似乎还有很长的路要走，但对于许多企业来说，这个截止日期的到来…
Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中，该假设却未必存在。一方面，如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域，领域之间切实存在的数据差…
卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现
还记得这篇文章吗？迁移学习|代码实现
在这篇文章中，我们知道了在构建模型时，可以借助一些非常有名的模型，这些模型在ImageNet数据集上早已经得到了检验。
同时torchvision模块也提供了预训练好的模型。我们只需稍作修改…
机器学习笔记 - 基于MobileNetV2的迁移学习训练关键点检测器
一、下载数据集 StanfordExtra数据集包含12000张狗的图像以及关键点和分割图图。 GitHub - benjiebob/StanfordExtra：12k标记的野外狗实例，带有2D关键点和分割。我们的 ECCV 2020 论文发布的数据集：谁把狗排除在外？3D 动物重建，循环中期望最大化。https://github.com/benj…
pytorch CV入门3-预训练模型与迁移学习
专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_33345365/category_12578430.html
初次编辑：2024/3/7；最后编辑：2024/3/8
参考网站-微软教程：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-computer-vision-pytorc…
使用AlexNet训练自己的分类数据集，使用VGG结合迁移学习训练自己的分类数据集
系统：windows10 语言：python3.8 框架：pytorch1.10
一、使用AlexNet训练自己的分类数据集
备注：现在有很多迁移学习教程都是使用官方的预训练模型，这里主要是想实现从自己预训练好的模型迁移到另一个自己的数据集上。…
遥感图像应用：在低分辨率图像上实现洪水损害检测（迁移学习）
本文是上一篇关于“在低分辨率图像上实现洪水损害检测”的博客的延申。
代码来源：https://github.com/weining20000/Flooding-Damage-Detection-from-Post-Hurricane-Satellite-Imagery-Based-on-CNN/tree/master
数据储存地址：https://github.com/Jef…
使用“快速开始”将数据传输到新的 iPhone 或 iPad
使用“快速开始”将数据传输到新的 iPhone 或 iPad
使用 iPhone 或 iPad 自动设置你的新 iOS 设备。
使用“快速开始”的过程会同时占用两台设备，因此请务必选择在几分钟内都不需要使用当前设备的时候进行设置。 确保你当前的设备已连接到无线局域网，并…
机器学习---迁移学习
1. 迁移学习
迁移学习是一种学习的思想和模式。迁移学习作为机器学习的一个重要分支，侧重于将已经学习过
的知识迁移应用于新的问题中。迁移学习的核心问题是，找到新问题和原问题之间的相似性，才可
以顺利地实现知识的迁移。定义ÿ…
51-16 FusionAD 用于自动驾驶预测与规划任务的多模态融合论文精读
今天要分享的是基于BEV的多模态、多任务、端到端自动驾驶模型FusionAD，其专注于自动驾驶预测和规划任务。这项工作首次发表于2023年8月2日，性能超越了2023 CVPR最佳论文UniAD模型。论文题目是FusionAD: Multi-modality Fusion for Prediction and Planni…
AIGC 知识：机器学习中的“微调“和“迁移学习“有什么区别？
以下是关于**微调 (fine-tuning)和迁移学习 (Transfer learning)**的区别，涉及到机器学习和深度学习的上下文：
迁移学习： 概述：迁移学习涉及使用预训练模型作为新任务或领域的起点。目标：利用预训练模型在大型数据集上…
TensorFlow2实战-系列教程6：猫狗识别3------迁移学习
🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 猫狗识别1 数据增强 猫狗识别2------数据增强 猫狗识别3------迁移学习
1、迁移学习 …
TDengine 跨版本迁移实战
TDengine 3.0 已经退出了近一年，目前已经到了 3.2 版本。很遗憾的是 2.x 和 3.x 之间的数据文件不兼容。 如果向从 2.x 升级到 3.x 只能选择数据迁移的方式。 目前数据迁移有三种方法：
使用官方推荐工具 taosx。使用 taosdump 工具。自己写程序。
迁移…
【机器学习300问】37、什么是迁移学习？
一、什么是迁移学习？
（1）它的出现是为了解决什么问题？ 迁移学习是为了解决深度学习中由于数据不足导致的学习效果受限以及跨领域知识的有效利用等问题而发展起来的一种重要技术手段。
① 缺少训练数据 在许多实际应用中…
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (9) : 数据对齐（EA）
运动想象迁移学习系列:数据对齐（EA） 0. 引言1. 迁移学习算法流程2. 欧式对齐算法流程3. 与RA算法进行对比4. 实验结果对比5. 总结欢迎来稿 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8701679 论文题目：Transfer Le…
基于Mindspore，通过Resnet50迁移学习实现猫十二分类
使用平台介绍
使用平台：启智AI协作平台 使用数据集：百度猫十二分类
数据集介绍
有cat_12_train和cat_12_test和train_list.txt train_list.txt内有每张图片所对应的标签
Minspore部分操作科普
数据集加载
Mindspore加载图片数据集就直接调整成这种…
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (3) : MSFT
运动想象迁移学习系列:MSFT 0. 引言1. 主要贡献2. 数据增强方法3. 基于度量的空间滤波转换器3.1 空间过滤3.2 脑电图ViT3.2.1 变压器编码器层3.2.2 基于度量的损失函数 4. 实验结果4.1 消融实验4.2 基线任务对比4.3 跨主体 5. 总结欢迎来稿 论文地址：https://www.s…
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (4) : EEGNet-Fusion-V2
运动想象迁移学习系列:EEGNet-Fusion-V2 0. 引言1. 主要贡献2. 网络结构3. 实验结果3.1 不同参数的评估3.2 不同参数的评估3.3 与基准模型比较 4. 总结欢迎来稿 论文地址：https://www.mdpi.com/1424-8220/23/18/7908 论文题目：Excellent fine-tuning: F…
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。
全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法…
迁移学习在图像识别领域的探索和实践
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习的一个分支，主要思想是将一个已经训练好的模型（通常在大规模数据集上）应用于一个新的但相关的问题上。在图像识别领域，迁移学习已经得到了广泛的应用和研究。以下是迁…
few shot目标检测survey paper笔记（迁移学习）
paper: Few-Shot Object Detection: A Comprehensive Survey (CVPR2021)
meta learning需要复杂的情景训练，而迁移学习仅需在一个single-branch结构上做两步训练。 常用的结构是Faster R-CNN，下面是Faster R-CNN的结构图。 RPN的修改
当样本数量很少时…
AI赋能建筑设计 | VERYCLOUD睿鸿股份与亚马逊云科技协力为AIRI lab. 打造生成式AI应用案例
近年来，很多研究都致力于探索如何让建筑师借助人工智能的力量来促进并简化设计流程。生成式AI全球爆火以来，建筑设计领域也掀起了一场全新的思维变革。
AI为建筑设计带来更多可能
作为一家面向全球提供设计服务的企业，AIRI lab.计划推出一种…
大语言模型中的强化学习与迁移学习技术
文章目录 大语言模型中的强化学习与迁移学习技术大语言模型常用的训练方法主要包括以下几种强化学习在大语言模型中的作用与意义迁移学习在大语言模型中的作用与意义异同强化学习在大语言模型中的具体技术：迁移学习在大语言模型中的具体技术：Agent与Agent框架基于大语言模型预…
迁移学习入门，新手该如何下手？
推荐迁移学习技术的实用入门图书:《自然语言处理迁移学习实战》 [加纳] 保罗阿祖雷（Paul Azunre） 著，李想，朱仲书，张世武 译
一本书带你读懂ChatGPT背后的技术，自然语言处理迁移学习，解锁机器学…
目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习
Hi，大家好，我是源于花海。本文主要了解 YOLOv5 训练自标注数据集（自行车和摩托车两种图像）进行目标检测，实现迁移学习。YOLOv5 是一个非常流行的图像识别框架，这里介绍一下使用 YOLOv5 给使用 Labelme 标注…
SNP Glue：SAP数据导入到其他系统的多种方式
SAP是一款功能强大的企业资源计划（ERP）软件，许多企业依赖SAP来管理和处理其核心业务数据。然而，有时候企业需要将SAP中的数据导入到其他系统中，以实现更广泛的数据共享和集成，便于企业实现数据智能。本文将…
上货避坑指南 私域上货选品工具 无货源选品上货 采集商品详情数据API分享 详情图 sku信息
电商开店之后，第一件事就是上货了，上货其实也是有技巧的。
上传商品时我们一定要注意细节，不可忽略一些重要细节，所以商家们在上传商品前，不可忽略是否预售、标题、主图、详情页、保证金、上架时间这几个细节。
详情…
VL-Adapter： 针对视觉和语言（Vision-and-Language）的参数高效迁移学习
VL-ADAPTER: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision-and-Language Tasks
22年发表在CVPR UNC大学
Abstract
将介绍VL-BART和VL-T5这两个模型（adapter-based parameter-efficient transfer learning techniques） 评估这俩模型通过一个统一…
YOLOV5 改进：更换主干网络为vgg16（包含迁移学习）
1、前言
本章将介绍如何将官方的定义的vgg16代码更换到yolov5的主干网络 在之前实现了vgg的更换代码，只不过上次的vgg是自己定义在py脚本中的，代码进行稍微更改才行。
这里官方实现的更为简单，而且相同网络结构的话，可以跟着本章自己更改
具体的还是参考这一章：YOLOV5 …
LightGBM高级教程：深度集成与迁移学习
导言
深度集成和迁移学习是提高模型性能和泛化能力的重要技术。在Python中，LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以与其他模型进行深度集成，同时也支持迁移学习。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行深度集成与迁移学习…
CDH 之 hive 数据迁移
当你想切换了集群想把hive迁移至新集群，两个集群之间又互不相通，一个最简单快捷的方法，就是批量导出元数据信息，同时把数据文件下载上传至新服务器的数据文件存放目录下
批量导出云数据：
# database 即是数据库名称
…
机器学习笔记 - 使用VGG16深度学习模型进行图像相似度比较
一、简述 VGG16 是一个强大的预训练模型，可用于识别图像之间的相似性。通过使用该模型，我们可以从不同图像中提取高级特征并进行比较以识别相似性。该技术具有广泛的应用，从图像搜索和推荐系统到安全和监控。 在本文中，将利用该模型来查找两个图像之间的相似性。 …
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (14) : EEGNet-Fine tuning
运动想象迁移学习系列:EEGNet-Fine tuning 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的方法2.1 EEGNet框架2.2 微调 3. 实验结果3.1 各模型整体分类结果3.2 算法复杂度比较3.3 不同微调方法比较 4. 总结欢迎来稿 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41598-021-99114-1#cit…
【Transfer Learning】迁移学习的总体概述和阅读推荐（会持续更新）
1. 迁移学习的基本知识1.1 为什么要迁移学习？1.2 什么是迁移学习1.2.1 迁移学习的基本定义1.3 迁移学习的分类1.3.1 按照特征分类的迁移学习1.3.2 按照迁移情景分类的迁移学习1.3.3 按照学习方法分类的迁移学习1. 迁移学习的基本知识
在开始介绍迁移学习的基础之前…
pytorch迁移学习训练图像分类
pytorch迁移学习训练图像分类 一、环境配置二、迁移学习关键代码三、完整代码四、结果对比 代码和图片等资源均来源于哔哩哔哩up主：同济子豪兄 讲解视频：Pytorch迁移学习训练自己的图像分类模型
一、环境配置
1，安装所需的包
pip install …
TorchVision的使用方法、更改默认路径
TorchVision的使用 1. 转换和增强图像
torchvision.transforms.v2
参数作用Resize将输入调整为给定大小RandomShortestSize随机调整输入的大小RandomResize随机调整输入的大小RandomCrop在随机位置裁剪输入RandomResizedCrop裁剪输入的随机部分并将其调整为给定大小RandomIoU…
关于迁移学习的一点理解
举个栗子，老虎图片的数量非常少，可以让网络先学会识别猫的图片 1、预训练模型 内容：利用在 ImageNet1000 数据集训练好的模型，将所需的模型参数下载，嵌入到对应的网络架构中，使用对预训练模型的搭建。目前P…
囿于数据少？泛化性差？PaddleDetection少样本迁移学习助你一键突围！
目标检测是非常基础和重要的计算机视觉任务，在各行业有非常广泛的应用。然而，在很多领域的实际落地过程中，由于样本稀缺、标注成本高或业务冷启动等困难，难以训练出可靠的模型。 在目标检测这类较为复杂的学习任务上，样…
【Transfer Learning】Adversarial Discriminative Domain Adaptation
1 Introduction 介绍2 Generalized adversarial adaptation 广义对抗适应3 Adversarial discriminative domain adaptation 对抗判别域适应4 Experience 实验Adversarial Discriminative Domain Adaptation这篇论文正式发表于2017的CVPR，但在2017年的ICLR的Workshop…
【Transfer Learning】tSNE降维可视化
00 写在最前面：什么是tSNE？01 举个栗子：tSNE的Python实现02 tSNE的一些个人感悟最近接触了一个特别好用的看数据分布的可视化降维的方法——tSNE，但是也在这个坑里挣扎了非常久的时间，血与泪的经验是这是一个可视化的工…
【Transfer Learning】Deep feature transfer between localization and segmentation tasks
忙里偷闲写一篇博客，因为实在是很久没有写博客了，内心觉得有一些内疚，我就是个这么乖巧的博主和小编（这么说我要开始催师弟们写博客了阿哈哈哈～）。我们进入正题，最近因为课题的原因，…
06有监督学习——迁移学习
1.迁移学习分类
（1） 基于实例的迁移学习方法：
假设:源域中的一些数据和目标域会共享很多共同的特征方法:对源域进行instance reweighting，筛选出与目标域数据相似度高的数据，然后进行训练学习
（2&#x…
HyperMotion高度自动化云迁移至华为HCS8.1解决方案
项目背景
2020 年以来，金融证券已经成为信创落地最快的领域。2021 年证监会发布的《证券期货业科技发展十四五规划》中，将“加强信创规划与实施”作为证券行业重点建设任务之一。为了符合国家信创标准，某证券企业计划将网管系统、呼叫中心管…
迁移学习——ResNet152
1. 导入所需要的包
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import transforms, models, datasets
import imageio
import time
import warnings
import random
import sys
import copy
import json
from PIL import Image2. 定义文件路径
data_d
机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息
-1.前置内容
机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试
0.相关路径
安装好libero后，会在home文件夹下有一个.libero的文件夹（可以使用ctrlh显示隐藏文件），进入后有config.yaml所有的路径都是在该文件中进行查找的共…
图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习
Hi，大家好，我是源于花海。本文主要使用数据标注工具 Labelme 对自行车（bike）和摩托车（motorcycle）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型 VGG16 作为卷积基，并在其之上添加了全连接…
人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第三章 - 迁移学习，让AI更聪明地“举一反三”
迁移学习：让AI更聪明地“举一反三”
在人工智能（AI）的世界里，迁移学习正成为一种强大的工具，它让机器能够像人类一样“举一反三”，将在一个领域学到的知识应用到另一个领域。这种技术的出现，不…
机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别，但它们之间也…
迁移学习 领域自适应
迁移学习
什么是迁移学习
迁移学习是机器学习领域用于标记数据难获取这一基础问题的重要手段，
将训练好的内容应用到新的任务上被称为迁移学习。
由于这个过程发生在两个领域间，已有的知识和数据也就是被迁移的对象被称为源域，被赋予经验…
神经网络基础-神经网络补充概念-56-迁移学习
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，旨在将在一个任务上学到的知识或模型迁移到另一个相关任务上，以提高新任务的性能。迁移学习的核心思想是通过利用源领域（source domain）的知识来改善目标领…
（Research）深度迁移学习使循环肿瘤细胞的病变追踪成为可能
Tips: 深度迁移学习使循环肿瘤细胞的病变追踪成为可能 （Nat Commun），原文链接: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36509761/ 摘要： CTC做为液体活检中最重要的一个目标，如果能够对 CTC 进行溯源那么就能够实现肿瘤的早…
Pytorch--模型微调finetune--迁移学习 （待继续学习）
https://www.bilibili.com/video/BV1Z84y1T7Zh/?spm_id_from333.788&vd_source3fd64243313f29b58861eb492f248b34
主要方法
torchvision 微调timm 微调半精度训练
背景（问题来源） 解决方案 大模型无法避免过拟合，
无需停服！PostgreSQL数据迁移工具-NineData
PostgreSQL 是一种备受开发者和企业青睐的关系型数据库，其丰富的数据类型、地理空间负载和强大的扩展能力等特性使其备受欢迎。然而，在企业使用 PostgreSQL 承载应用的过程中，由于业务需要上云、跨云、下云、跨机房迁移、跨地域迁移、数据库版…
使用 RESNET50 基于迁移学习的患者肾结石预测-附免费源码与数据集
肾结石并不是一个新课题，但它是当今主要的健康问题之一，如果不及早发现，也可能危及生命。一小块结石可能会通过尿道，但不会引起症状。如果结石长到超过 5 毫米，就会导致输尿管阻塞，导致下背部或腹部剧烈疼痛。因此，有必要采取一种方法来检测肾脏结石，以避免进一步的健康…
【虹科干货】逻辑数据库可能已经无法满足需求了！
不可否认，单个Redis实例已经不能满足实际生产中的需求了。为了解决由此带来的问题，何不试试用专用实例代替逻辑数据库呢？
一、逻辑数据库可能已经无法满足需求的4个迹象 1．您有个“吵闹的邻居” PS：“吵闹的邻居”指同…
（Transfer Learning）迁移学习在IMDB上训练情感分析模型
1. 背景
有些场景下，开始的时候数据量很小，如果我们用一个几千条数据训练一个全新的深度机器学习的文本分类模型，效果不会很好。这个时候你有两种选择，1.用传统的机器学习训练，2.利用迁移学习在一个预训练的模型上训练…
机器学习---迁移学习方法
1. 问题形式化
迁移学习的问题形式化，是进行一切研究的前提。在迁移学习中，有两个基本的概念：领域
(Domain) 和任务 (Task)。它们是最基础的概念。
1.1 领域
领域 (Domain): 是进行学习的主体。领域主要由两部分构成：数据和生…
状态估计还在波澜不惊？快来试试基于扩展和无迹卡尔曼滤波的电力系统动态估计算法！
0、前言
电力系统状态估计是电力系统调度中心的能量管理系统（EMS）的核心功能之一，其功能是根据电力系统的各种量测信息，估计出电力系统当前的运行状态。现代电网的安全经济运行依赖于能量管理系统（EMS）&am…
Batch Nomalization 迁移学习
Batch Nomalization
1.Batch Nomalization原理
图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛。就是按照channel去求均值和方差，然后原数据减均值除标准差，使我们的feature map满足均值为0，方差为1的分布…
论文笔记：Deep Domain Confusion Maximizing for Domain Invariance
论文笔记：Deep Domain Confusion Maximizing for Domain Invariance
概述
提出编码MMD（最大 均值差异， Maximun Mean Discrepancy）来测量在 CNN中学习到的隐藏特征之间的距离。通过这种方法，网络通过最大化标签依赖性…
VMware虚拟机迁移到阿里云
1. 前言
最近公司内部研发部门有几台jenkins build机器运行在VMware平台上面，由于本地VMware平台底层计算资源不足导致虚拟机运行速度特别慢，每次版本发布都要build好久，而且VMware有时候计算资源不足，还会自动给占用资源大的机器…
![[神经网络]迁移学习-微调](https://csdnimg.cn/release/blog_editor_html/release2.3.0/ckeditor/plugins/CsdnLink/icons/icon-default.png?t=N4P3){kind=icon}
[神经网络]迁移学习-微调
一、概述 一般的有监督迁移学习分为以下三种： ①将训练好的模型作为特征抽取模块（例如以resnet进行特征提取） ②在一个相关的任务中训练后直接后直接使用(例如gpt) ③在训练好的模型基础上进行微调 此外还有无监督学习的方式 zero-shot&#…
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (10) : 数据对齐（CA）
运动想象迁移学习系列:数据对齐（CA） 0. 引言1. 相关工作1.1 黎曼几何1.2 切线空间映射1.3 黎曼对齐 （RA）1.4 欧几里得对齐 （EA） 2. 协方差矩阵质心对齐（CA）3. 总结欢迎来稿 论文地址…
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (2) :TDLNet
运动想象迁移学习系列:TDLNet 0. 引言1. 主要贡献2. 网络介绍2.1 TDM模块2.2 Inception模块2.3 RAMM模块 3. 特征可视化算法4. 结果4.1 消融实验4.2 与基于CNN的参考和迁移学习方法的比较4.3 基于遮挡信号频率的特征可视化 5. 总结欢迎来稿 论文地址：https://ieeex…
淘宝/天猫获得淘宝商品详情 API 接口文档
item_get-获得淘宝商品详情 API测试工具 注册开通
taobao.item_get 公共参数
名称类型必须描述keyString是调用key（必须以GET方式拼接在URL中）secretString是调用密钥api_nameString是API接口名称（包括在请求地址中）[item_sear…
时间序列学习（4）——【正弦函数预测，RNN，代码+详解】非常清楚，强烈推荐
文章目录1 问题描述2 数据处理部分2.1 np.random.randint()2.2 np.linspace()2.3 最终的数据情况3 模型介绍3.1 模型代码3.2 介绍 __init__ 函数3.3 介绍forward函数4 模型训练部分4.1 同数据处理部分4.2 喂数据给模型、计算loss、梯度更新，反向传播5 模型预测部分5…
【TensorFlow2 之012】TF2.0 中的 TF 迁移学习
#012 TensorFlow 2.0 中的 TF 迁移学习 一、说明 在这篇文章中，我们将展示如何在不从头开始构建计算机视觉模型的情况下构建它。迁移学习背后的想法是，在大型数据集上训练的神经网络可以将其知识应用于以前从未见过的数据集。也就是说，为什么…
pytorch迁移学习中对模型进行结构上的一些修改
import torchvision
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from torchvision.models import resnetmodelmodels.resnet50(pretrainedTrue)
#提取fc层中输入的特征维度
fc_featuresmodel.fc.in_features
#修改最后的分类层的分类数量
model.…
迁移学习的最新进展和挑战
随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，迁移学习作为一种有效的机器学习方法，已经在各个领域取得了显著的成果。迁移学习是指将一个领域（源领域）的知识应用到另一个领域（目标领域），以提高目标领…
迁移学习：实现快速训练和泛化的新方法
文章目录 迁移学习的原理迁移学习的应用快速训练泛化能力提升 迁移学习的代码示例拓展应用与挑战结论 🎉欢迎来到AIGC人工智能专栏~迁移学习：实现快速训练和泛化的新方法 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT陈寒🍹✨博客主页：IT陈寒的博…
数字图像处理项目——基于BCNN和迁移学习的鸟类图像细粒度分类（论文/代码）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容
摘要
本文采用了ResNet50、VGG19、InceptionV3和Xception等四种不同的深度神经网络模型，并应用于鸟类图像的细粒度分类问题中，以探究其在该任务上的性能表现。
其中，本文使用了BCNN（B…
【AIGC调研系列】AI大模型结合迁移学习进行微调的应用
AI大模型结合迁移学习进行微调的应用主要体现在通过预训练模型快速适应新任务，提高模型性能和准确性。迁移学习允许我们利用在其他任务上学到的知识来加速新任务的学习过程，从而减少对大量标注数据的依赖，提高训练效率[1][2][3]。在AI领域&am…
机器人路径规划：基于Q-learning算法的移动机器人路径规划（可以更改地图，起点，终点），MATLAB代码
一、Q-learning算法
Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果&#…
计算机视觉之迁移学习中的微调(fine tuning)
现在的数据集越来越大，都是大模型的训练，参数都早已超过亿级，面对如此大的训练集，绝大部分用户的硬件配置达不到，那有没有一种方法让这些训练好的大型数据集的参数，迁移到自己的一个目标训练数据集当中呢&a…
【深度学习】基于PyTorch 迁移学习 实现医学影像识别（详细案例分析 + 源代码） | 附：深度学习在医学影像领域的应用
但是太阳，他每时每刻都是夕阳，也是旭日，当他熄灭着走下山去收尽苍凉残照之际，正是他在另一面燃烧着爬上山巅布散烈烈朝晖之时。 🎯作者主页： 追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1] 计算机专业硕士研究生💖 🌟[2] 2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟…
![55、美国德克萨斯大学奥斯汀分校、钱德拉家族电气与计算机工程系：通过迁移学习解决BCI个体差异性[不得不说，看技术还得是老美]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d55c19aedbd8410da48721eafdddbd7e.png)
55、美国德克萨斯大学奥斯汀分校、钱德拉家族电气与计算机工程系：通过迁移学习解决BCI个体差异性[不得不说，看技术还得是老美]
2024年2月5日跨被试最新文章：
德州州立大学奥斯汀分校研究团队最近的一项研究成果，通过非侵入式的脑机接口，可以让被试不需要任何校准就可以使用脑机接口设备，这意味着脑机接口具备了大规模被使用的潜力。
一般来说，…
多任务学习（Multi-Task Learning）和迁移学习（Transfer Learning）的详细解释以及区别（系列1）
文章目录 前言一、多任务学习（Multi-Task Learning）是什么？二、多任务学习（Multi-Task Learning）对数据的要求三、迁移学习是什么？四，迁移学习对数据的要求五，多任务学习与迁移学习的…
论文笔记----Multi-subject data augmentation for target subject semantic decoding with deep multi-view ad
所读论文：Multi-subject data augmentation for target subject semantic decoding with deep multi-view adversarial learning 基于GAN的特征迁移。阅读重点，如何cross-subject。
全文核心：在使用不同被试的数据的时候，主要面临…
【Segment Anything Model】八：修改SAM源码做分类任务
🍉 博主微信 cvxiayixiao 🍓 【Segment Anything Model】计算机视觉检测分割任务专栏。 链接 🍑 【公开数据集预处理】特别是医疗公开数据集的接受和预处理，提供代码讲解。链接 🍈 【opencv+图像处理】opencv代码库讲解，结合图像处理知识，不仅仅是调库。链接 文章目…
基于paddlepaddle复现MODNet
基于paddlepaddle复现MODNet前言复现步骤前言
MODNet由香港城市大学和商汤科技于2020年11月首次提出，用于实时抠图任务 MODNet特性：
轻量级（light-weight ）实时性高（real-time）预测时不需要额外的背景输入…
基于PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型
基于PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型前言依赖安装测试是否安装成功设置shell脚本变量创建目录下载VOC 2012数据集合并进行格式转换下载预训练模型训练模型评估模型导出模型查看训练/评估日志说明todo前言
在《基于人脸识别和图像分割技术制作证件照》博文中&…
【SNP 喜讯】贝里精英集团SAP S/4 HANA PCE系统成功上线
经过近六个月的不懈努力，贝里精英集团大中国区的多个工厂成功地将SAP ECC系统选择性数据升级转换到SAP S/4 HANA PCE (私有云)系统，并正式上线使用。这一壮举标志着贝里精英集团步入数字化工厂建设的新阶段，开启了数字化工厂建设的新征程。 贝…
PaddlePaddle升级解读|十余行代码完成迁移学习 PaddleHub实战篇
迁移学习 (Transfer Learning) 是属于深度学习的一个子研究领域，该研究领域的目标在于利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的知识，迁移应用于新领域中。迁移学习吸引了很多研究者投身其中，因为它能够很好的解决深…
机器人持续学习基准LIBERO系列7——计算并可视化点云
0.前置
机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——…
ResNet || 残差网络结构学习、Batch Normalization、迁移学习
文章目录1 介绍ResNet网络2 介绍 Batch Normalization2.1 什么是feature map2.2 BN 的过程2.3 解读论文：Normalization via Mini-Batch Statistics2.4 使用BN时需要注意的问题3 迁移学习1 介绍ResNet网络 ResNet在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageN…
自然语言处理---迁移学习
fasttext介绍 作为NLP工程领域常用的工具包，fasttext有两大作用：进行文本分类、训练词向量。在保持较高精度的情况下，快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势。fasttext优势的原因: fasttext工具包中内含的fasttext模型具有十分简单的网络…
霹雳学习笔记——6.1 ResNet网络结构、BN以及迁移学习
一、ResNet结构
ResNet是一个突破一千层的网络架构。主要是卷积层Conv和池化层的堆叠。但是普通的堆叠会使得错误率更高，如下图所述，这是因为会产生梯度消失/梯度爆炸等。（梯度就是增量，有大小有方向） 解决方法&#…
（Aliyun AI ACP 18）知识点：增强学习、迁移学习
文章目录 阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（Aliyun AI ACP 18）知识点：增强学习、迁移学习增强学习应用范围原理构成举例说明核心技术马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）Q-learning迁移学习迁移学习概念迁移学习的分类迁移学习方法举例说明与示…
迁移学习实现图片分类任务
导入工具包
import time
import osimport numpy as np
from tqdm import tqdmimport torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline# 忽略烦人的红色提示
import warnings
warnings.fi…
基于图像识别的迁移学习之一
案例分析
加载数据部分同上一个案例，只需把数据输入到预训练的VGG-16或者ResNet50中。VGG-16的网络结构为右侧图绿色栏所示，其中block1中有2个包含64个卷积核的卷积层，block2包含2个128个卷积核的卷积层，block3有3个包含256个卷积…
（动手学习深度学习）第13章 计算机视觉---微调
文章目录 微调总结 微调代码实现 微调 总结
微调通过使用在大数据上的恶道的预训练好的模型来初始化模型权重来完成提升精度。预训练模型质量很重要微调通常速度更快、精确度更高
微调代码实现
导入相关库
%matplotlib inline
import os
import torch
import torchvision
f…
MySQL大数据量高速迁移，500GB只需1个小时
在上篇「快、准、稳的实现亿级别MySQL大表迁移」的文章中，介绍了NineData在单张大表场景下的迁移性能和优势。但在大部分场景中，可能遇到的是多张表构成的大数据量场景下的数据搬迁问题。因为搬迁数据量较大，迁移的时长、稳定性及准确性都受到…
基于自定义数据集训练deeplab模型
基于自定义数据集训练deeplab模型前言步骤总结前言
在《基于人脸识别和图像分割技术制作证件照》博文中介绍了如何应用图像语义分割模型制作证件照，在《基于PASCAL VOC 2012数据集训练deeplab图像分割模型》博文中介绍了如何应用公开数据集训练deeplab图像语义分割…
基于PaddleOCR训练模型识别数字验证码
基于PaddleOCR训练模型识别数字验证码序言步骤1. 下载PaddleOCR源码2. 下载本项目实战代码3. 下载预训练模型4. 安装PaddlePaddle深度学习框架5. 下载数字图形验证码6. 标注数字图形验证码7. 准备数据字典8. 配置模型训练参数9. 训练模型10. 测试模型11. 导出模型12. 应用模型序…
预训练和微调在迁移学习中的作用
在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。
预训练 (P…
边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发
1、背景
边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。这些设备具备数据处理和机器学习算法运行的能力，可以在本地进行必要的数据操作并发送&…
【迁移学习】月度总结
1、Domain Separation Networks (DSNs) 域分离网络
作者认为域之间有着公有特征和私有特征如果私有特征也进行迁移的话，就会造成负迁移因此作者提出了Domain Separation Networks
2、Deep Reconstruction-Classification Networks for Unsupervised Domain Adapt…
深度学习进阶之路 - 从迁移学习到强化学习
一. 深度学习及其适用范围 大数据造就了深度学习，通过大量的数据训练，我们能够轻易的发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测。 没错，这里要强调的是基于监督学习的，也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的…
数据迁移实践 | MySQL到ClickHouse，HTAP黄金搭档
MySQL是世界上最流行的开源数据库，也是OLTP界的顶流，但是对于OLAP分析型业务场景的能力太弱。ClickHouse是最近几年数仓OLAP分析查询领域的黑马，当红炸子鸡，有意思的是天然兼容MySQL语法。所以很多用户喜欢OLTP放MySQL，…
【VM迁移】虚拟机迁移——冷迁移热迁移
虚拟机迁移
在虚拟机日常使用时，经常会用到虚拟机迁移，但有冷迁移和热迁移两种，但很多人对这两种机制和区别有些不了解。下面介绍下吧：
冷迁移（cold migration）
也叫静态迁移。即关闭电源的虚拟机进行迁…
【深度学习每日小知识】Transfer Learning 迁移学习
Transfer Learning 迁移学习是指机器学习中的一种技术，其中从解决一个问题中获得的知识应用于另一个不同但相关的问题。在迁移学习中，预训练模型被用作学习新任务或提高现有模型性能的起点。
预训练模型通常在大型数据集上进行训练，以识别数…
人工智能中的对比学习：算法原理与应用探索
导言 对比学习作为人工智能领域中的一种重要学习范式，在模型训练和应用中展现出独特的优势。然而，随着应用范围的扩大，对比学习也面临一些挑战。本文将深入探讨对比学习的算法原理、应用场景以及其在人工智能中的前景，并提出一些可…
C语言：选择+编程（每日一练Day9）
目录
选择题：
题一：
题二：
题三：
题四：
题五：
编程题：
题一：自除数
思路一：
题二：除自身以外数组的乘积
思路二：
本人实力有限可能对…
简单介绍一下迁移学习
迁移学习是一种机器学习技术，旨在利用从一个任务或领域学习到的知识来改善另一个任务或领域的学习性能。在传统的机器学习方法中，通常假设训练数据和测试数据是从相同的分布中独立同分布采样的。然而，在现实世界中，这个假设并不总…
【nlp】4.5 迁移学习实践项目（相关概念、中文分类、填空、句子关系、模型微调）
迁移学习实践项目 1 迁移学习1.1 定义与基本思想1.2 迁移学习的基本概念1.3 迁移学习的类型1.4 迁移学习的应用1.5 迁移学习的优势1.6 迁移学习的缺点1.7 迁移学习有关概念1.7.1 预训练模型(Pretrained model)1.7.2 微调(Fine-tuning)1.7.3 两种迁移方式2 迁移学习项目实战说明…
使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练
这里的迁移学习方法是载入预训练权重的方法 net resnet34()# load pretrain weights# download url: https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pthmodel_weight_path "./resnet34-pre.pth"assert os.path.exists(model_weight_path), "file {}…
MNE系列教程1——MNE的安装与基本绘图
一、MNE包简介
MNE-Python是一个强大的Python库，专门用于脑电图（EEG）和磁共振成像（MRI）数据的分析和可视化。它提供了广泛的工具，使研究人员能够高效地处理神经科学数据。
MNE-Python支持许多数据格式，包括标准的EEG和MEG文件格式，以及不同类型的MRI数据。它可以用于…
深度学习与深度迁移学习有什么区别？
深度学习包含深度迁移学习，它们都利用了深层神经网络（Deep Neural Network，DNN）来处理数据，并从中学习特征。但是，它们也有一些区别。
深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来自动学…
5328笔记 Advanced ML Chapter8-Domain Adaptation and Transfer Learning
5328始终要记住全局和样本是不同的。这是关键。 当我们说2个任务不同时，其实是说它们的全局数据分布不同。如果2个任务有相同的全局数据分布，那么我们可以使用相同的算法去解决它们。 数据的概率分布就是domain。 机器要想做相同知识的学习&…
云卷云舒：【实战篇】云主机/虚拟机迁移
1. 简介
用户原有业务通过不同版本型号、不同操作系统的主机承载，形式上包括物理服务器、虚拟机、公有云主机等。随着业务不断扩张，需要将其业务云化转型，必须保证上云过程数据完整，业务平滑过度。
如果将所有业务系统都重新部署…
深度学习的研究方向和发展趋势
一. 人工智能应用领域1. 计算机视觉生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别；图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR；视频分析：安防监控、智慧城市；2. 自然语言处理语音识…
34- PyTorch数据增强和迁移学习 (PyTorch系列) (深度学习)
知识要点 对vgg 模型进行迁移学习定义数据路径: train_dir os.path.join(base_dir, train) # base_dir ./dataset 定义转换格式:
transform transforms.Compose([transforms.Resize((96, 96)), # 统一缩放transforms.ToTensor(), # 转换为tensortransforms.No…
【强化学习-医疗】用于临床决策支持的深度强化学习：简要综述
Article
作者：Siqi Liu, Kee Yuan Ngiam, Mengling Feng文献题目：用于临床决策支持的深度强化学习：简要综述文献时间：2019文献链接：https://arxiv.org/abs/1907.09475
摘要
由于人工智能尤其是深度学习的最新进展&a…
什么是深度学习，多模态学习，迁移学习，LLM
深度学习、多模态学习、迁移学习和大型语言模型（LLM）是人工智能和机器学习领域的重要概念，它们各自有着独特的定义和应用。
深度学习（Deep Learning）
定义：深度学习是机器学习的一个子领域，它…
如何将PyTorch模型迁移到昇腾平台
PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。
首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通…
深度学习（五）：pytorch迁移学习之resnet50
1.迁移学习
迁移学习是一种机器学习方法，它通过将已经在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关任务上，来改善模型的性能。迁移学习可以解决数据不足或标注困难的问题，同时可以加快模型的训练速度。
迁移学习的核心思想是将源领域的知识迁…
自然语言处理---迁移学习实践
1 微调脚本介绍
指定任务类型的微调脚本: huggingface研究机构提供了针对GLUE数据集合任务类型的微调脚本, 这些微调脚本的核心都是微调模型的最后一个全连接层。通过简单的参数配置来指定GLUE中存在任务类型(如: CoLA对应文本二分类，MRPC对应句子对文本二分类&…
PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习
PyTorch深度学习实战（15）——迁移学习 0. 前言1. 迁移学习1.1 迁移学习基本概念1.2 迁移学习的重要性1.3 ImageNet1.4 迁移学习流程 2. VGG16 架构3. 使用预训练 VGG16 模型实现猫狗分类小结系列链接 0. 前言
迁移学习( Transfer Learning )是一种利用从…
Resnet BatchNormalization 迁移学习
时间：2015
网络中的亮点：
超深的网络结构（突破1000层）提出residual模块使用Batch Normalization加速训练（丢弃dropout） 层数越深效果越好？ 是什么样的原因导致更深的网络导致的训练效果更差呢…
对比学习损失函数中超参数temperature的作用
目录背景超参数temperature的直观理解对比学习中的temperature参数理解背景
最近在看凯明大神的对比学习MOCO时，看到infoNCE loss的公式时，对其中参数T(应该是tao，打不出来，就浅用T代替一下)有点费解，于是查阅了一些资…
pytorch CV入门3-预训练模型与迁移学习.md
专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_33345365/category_12578430.html
初次编辑：2024/3/7；最后编辑：2024/3/8
参考网站-微软教程：https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/intro-computer-vision-pytorc…
【PyTorch】实现迁移学习框架DANN
文章目录 前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1 nn.CrossEntropyLoss()4.2 .detach()4.3 .size VS .shape4.4 .to(DEVICE)4.5 .max()4.6 optimizer.zero_grad()4.7 len(data