Публикации по теме 'transfer-learning'
Классификация изображений с трансферным обучением
Трансферное обучение — это перепрофилирование предварительно обученной модели для другого, но аналогичного использования. Этот метод используется в различных приложениях машинного обучения, особенно в ситуациях, когда набор данных относительно невелик.
В этом проекте я с нуля построил модель классификации изображений, используя трансферное обучение. Когда я сказал с нуля , набор данных был моим собственным набором данных, который я удалил с помощью инструмента IDT со своими собственными..
Прогнозирование с трансферным обучением
Прогнозирование с трансферным обучением
Как трансферное обучение может помочь со сдвигами в данных
Изменения в данных могут произойти в любое время. Часто они приводят к тому, что модели временных рядов перестают делать точные прогнозы изо дня в день. Чтобы лучше разобраться в этом вопросе, давайте подробно рассмотрим следующую ситуацию.
Компания, в которой вы работаете, собирает данные о потоках людей в определенных точках. В частности, возраст и пол каждого проходящего мимо..
Трансферное обучение - часть 2: обучение с нулевым / одним / несколькими выстрелами
Нулевое / одноразовое обучение
Чтобы получить первую часть этой истории, перейдите по адресу https://medium.com/dataswati-garage/transfer-learning-part-1-c2f87de8df38 .
Когда данных много, легко обучать модели. Часто это не так, и можно извлечь лишь несколько примеров. Здесь может помочь крайняя форма трансферного обучения.
Представьте себе обучение классификатора, который учится различать собак и волков, и все собаки в наборе для обучения - пастушьи собаки. Теперь вы хотите..
Трансферное обучение
В этом блоге мы узнаем, как мы можем использовать трансферное обучение для создания очень мощных сверточных нейронных сетей с минимальными усилиями. Основные ключевые моменты этого блога:
Перенос обучения . Метод, в котором повторно используется модель, созданная экспертами по машинному обучению и уже обученная на большом наборе данных. При выполнении трансферного обучения мы всегда должны изменять последний слой предварительно обученной модели, чтобы в нем было то же количество классов,..
Обзор статьи CFA: Адаптация функций на основе связанных гиперсфер для целевой аномалии…
Новый подход к локализации аномалий, который создает функции, адаптированные к целевому набору данных, и использует трансферное обучение.
Эта статья является продолжением статей Обзор статьи: Реконструкция путем рисования для обнаружения визуальных аномалий и Обзор статьи GANomaly: Обнаружение аномалии с полууправлением с помощью обучения состязательности . В предыдущих постах я рассказывал об подходах, основанных на реконструкции , которые выявляют аномалии в изображениях. Такие..
Небольшое обучение: от соревнований до конференции AAAI
Человеческий мозг обладает многими удивительными способностями, одна из которых — различать объекты на основе лишь нескольких наблюдений. Если вы покажете детям изображение собаки и изображение коровы, они очень быстро узнают различия, и как только они увидят настоящую собаку или настоящую корову, они смогут ассоциировать объекты с изображений с изображениями. их аналоги в реальной жизни. Они могут не знать, что это такое, но они будут знать, что животное, которое они видят, именно то, что..
Перенос обучения с тренером Transformers и конвейером для НЛП
Глубокое обучение имеет множество интересных приложений в наши дни, умный холодильник , интеллектуальный лифт , Deep Brew , автономное вождение , и это лишь некоторые из них.
7 приложений глубокого обучения для обработки естественного языка — мастерство машинного обучения Область обработки естественного языка переходит от статистических методов к методам нейронных сетей. Есть… machinelearningmastery.com
Однако обычно для обучения..
