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      標(biāo)簽　>　遷移學(xué)習(xí)

      遷移學(xué)習(xí)

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      深度學(xué)習(xí)中在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)和自然語(yǔ)言處理任務(wù)中將預(yù)訓(xùn)練的模型作為新模型的起點(diǎn)是一種常用的方法，通常這些預(yù)訓(xùn)練的模型在開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候已經(jīng)消耗了巨大的時(shí)間資源和計(jì)算資源，遷移學(xué)習(xí)可以將已習(xí)得的強(qiáng)大技能遷移到相關(guān)的的問(wèn)題上。

      文章：52個(gè) 瀏覽：5822次 帖子：2個(gè)

      遷移學(xué)習(xí)技術(shù)

      NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包 ：用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級(jí)SDK

      對(duì)于設(shè)計(jì)和集成智能視頻分析（IVA）端應(yīng)用程序（如停車(chē)管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問(wèn)控制等）的開(kāi)發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供...

      2018-12-07 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)遷移學(xué)習(xí) 3.6k 0

      如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個(gè)模型，以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測(cè)電影類(lèi)型

      如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個(gè)模型，以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測(cè)電影類(lèi)型

      您所選擇的預(yù)訓(xùn)練文本嵌入是您模型中的一個(gè)超參數(shù)，所以最好用不同的文本嵌入進(jìn)行試驗(yàn)，看看哪個(gè)的準(zhǔn)確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓(xùn)練過(guò)的模型開(kāi)始。由...

      2018-09-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集TensorFlow遷移學(xué)習(xí) 3.6k 0

      如何在您自己的圖像上運(yùn)行示例腳本，并對(duì)您有助于控制訓(xùn)練過(guò)程的一些選項(xiàng)作進(jìn)一步解釋

      任何訓(xùn)練在開(kāi)始之前，需要一組圖像來(lái)向網(wǎng)絡(luò)傳授您想要識(shí)別的新類(lèi)別。本文后半部分會(huì)介紹該如何準(zhǔn)備自己的圖像，但為了方便起見(jiàn)，我們創(chuàng)建了一個(gè)關(guān)于經(jīng)許可的花卉照...

      2018-11-22 標(biāo)簽：圖像分類(lèi)器遷移學(xué)習(xí) 3.4k 0

      7個(gè)實(shí)用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用

      7個(gè)實(shí)用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用

      因此，如果你需要一些快速的結(jié)果，或者只是想測(cè)試一個(gè)新的技術(shù)，選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因?yàn)樗鼘?duì)你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...

      2019-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3.2k 0

      用遷移學(xué)習(xí)探明CV任務(wù)的底層結(jié)構(gòu)

      今晨，第31屆CVPR在美國(guó)鹽湖城正式召開(kāi)。斯坦福和伯克利合作的Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learn...

      2018-06-26 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)遷移學(xué)習(xí) 2.8k 0

      關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程

      關(guān)于“NLP中的遷移學(xué)習(xí)”的教程

      這些改進(jìn)，加上這些方法的廣泛可用性和易集成性，使人們想起了導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺(jué)中預(yù)訓(xùn)練字嵌入和ImageNet預(yù)訓(xùn)練成功的因素，并表明這些方法很可能成為NLP...

      2019-06-23 標(biāo)簽：nlp遷移學(xué)習(xí) 2.7k 0

      一個(gè)two-stage框架，允許用戶(hù)直接操作自然場(chǎng)景的高級(jí)屬性

      為了克服這一點(diǎn)，我們提出了一種結(jié)合神經(jīng)圖像生成和風(fēng)格遷移的方法。首先，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)條件圖像合成模型，它能夠在目標(biāo)場(chǎng)景中生成具有輸入圖像類(lèi)似語(yǔ)義內(nèi)容的“...

      2018-08-31 標(biāo)簽：圖像遷移學(xué)習(xí) 2.5k 0

      預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系

      預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個(gè)重要概念，它們?cè)谔岣吣Ｐ托阅堋p少訓(xùn)練時(shí)間和降低對(duì)數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)...

      2024-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 2.4k 0

      YOLOv8+OpenCV實(shí)現(xiàn)DM碼定位檢測(cè)與解析

      YOLOv8+OpenCV實(shí)現(xiàn)DM碼定位檢測(cè)與解析

      YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各種指標(biāo)全面超越現(xiàn)有對(duì)象檢測(cè)與實(shí)例分割模型，借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn)，全面...

      2023-08-10 標(biāo)簽：模型opencv定位檢測(cè) 2k 0

      人工智能的進(jìn)展、挑戰(zhàn)與未來(lái)

      AI的另一個(gè)重要推動(dòng)者是大型預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，這些模型已經(jīng)開(kāi)始廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言和圖像處理，以在遷移學(xué)習(xí)的幫助下處理各種各樣的應(yīng)用。其中最具代表性的是自...

      2023-02-02 標(biāo)簽：人工智能智能計(jì)算遷移學(xué)習(xí) 1.9k 0

      ChatGPT的性能卓越的主要原因 ChatGPT原理解析

      基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶(hù)小程序，支持 RBAC ...

      2022-12-19 標(biāo)簽：機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.6k 0

      Pytroch中支持的兩種遷移學(xué)習(xí)方式

      上述兩種遷移方式，分別適合大量數(shù)據(jù)跟少量數(shù)據(jù)，前一種方式計(jì)算跟訓(xùn)練時(shí)間會(huì)比第二種方式要長(zhǎng)點(diǎn)，但是針對(duì)大量自定義分類(lèi)數(shù)據(jù)效果會(huì)比較好。

      2022-10-09 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型遷移學(xué)習(xí) 1.4k 0

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        PDF是Portable Document Format的簡(jiǎn)稱(chēng)，意為“可攜帶文檔格式”，是由Adobe Systems用于與應(yīng)用程序、操作系統(tǒng)、硬件無(wú)關(guān)的方式進(jìn)行文件交換所發(fā)展出的文件格式。PDF文件以PostScript語(yǔ)言圖象模型為基礎(chǔ)，無(wú)論在哪種打印機(jī)上都可保證精確的顏色和準(zhǔn)確的打印效果，即PDF會(huì)忠實(shí)地再現(xiàn)原稿的每一個(gè)字符、顏色以及圖象。
      • STC15
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      • CodeWarrior
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      • ds12c887
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      • 程序代碼
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        vs2005
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        vs2005一般指Visual Studio 2005，復(fù)雜的應(yīng)用程序需要多支訓(xùn)練有素的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)作出的任何主要承諾來(lái)說(shuō)，信息交流都是成功的一個(gè)基本元素。新的 Visual Studio Team System 擴(kuò)展了 Microsoft 的優(yōu)秀功能
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      • 數(shù)據(jù)科學(xué)
        數(shù)據(jù)科學(xué)
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        數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能（包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識(shí)）來(lái)分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶(hù)、傳感器和其他來(lái)源收集的數(shù)據(jù)。
      • go語(yǔ)言
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        云原生
        +關(guān)注
        云原生是基于分布部署和統(tǒng)一運(yùn)管的分布式云 ，以容器、微服務(wù)、DevOps等技術(shù)為基礎(chǔ)建立的一套云技術(shù)產(chǎn)品體系。云原生是一種新型技術(shù)體系，是云計(jì)算未來(lái)的發(fā)展方向。
      • https
        https
        +關(guān)注
        　　HTTPS （全稱(chēng)：Hyper Text Transfer Protocol over SecureSocket Layer），是以安全為目標(biāo)的 HTTP 通道，在HTTP的基礎(chǔ)上通過(guò)傳輸加密和身份認(rèn)證保證了傳輸過(guò)程的安全性 。
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      • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        機(jī)器學(xué)習(xí)算法
        +關(guān)注
        機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)人工智能的科學(xué)，該領(lǐng)域的主要研究對(duì)象是人工智能，特別是如何在經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)中改善具體算法的性能。 機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究”。 機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。
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        serverless
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        Serverless的全稱(chēng)是Serverless computing無(wú)服務(wù)器運(yùn)算，又被稱(chēng)為函數(shù)即服務(wù)（Function-as-a-Service，縮寫(xiě)為 FaaS），是云計(jì)算的一種模型，也可以算作是云的一種自然延伸。
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        枚舉
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      • gpa
        gpa
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      • 前端開(kāi)發(fā)
        前端開(kāi)發(fā)
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        開(kāi)源工具
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        scara機(jī)器人
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      • SIMO
        SIMO
        +關(guān)注
        　　Simo一般指西瑪電機(jī)（西安電機(jī)廠電機(jī)產(chǎn)品），西瑪電機(jī)是原西安電機(jī)廠生產(chǎn)出來(lái)的自主型電機(jī)產(chǎn)品。
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