如何对深度学习模型进行在线更新，迁移学习

目标：学到新数据特征的同时，保持旧网络固有的性能，避免“灾难性遗忘”，
增量学习，迁移学习的一种。
Transferability
（1）仅微调最后一层（也称为特征提取）（ft-last）; （2）微调 N 的所有层（ft-full）; （3）与ft-full相同，但冻结批处理标准化层的参数 - 在某些情况下，这已被证明是有益的 - 我们将此选项称为ft-full-bn-off。图3中的结果显示了一些有趣的现象。首先，如预期的那样，特征提取（ft-last）不如微调整个网络。其次，通常从头开始的训练是最有利的选择。

如何对深度学习模型进行在线更新，迁移学习相关推荐

深度学习不得不会的迁移学习Transfer Learning
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2641919/ 2019-04-18 10:04:53 目录一.概述二.什么是迁移学习? 2.1 模型的训练与预 ...
【学习笔记】pytorch迁移学习-猫狗分类实战
1.迁移学习入门什么是迁移学习:在深度神经网络算法的引用过程中,如果我们面对的是数据规模较大的问题,那么在搭建好深度神经网络模型后,我们势必要花费大量的算力和时间去训练模型和优化参数,最后耗费了这么 ...
基于特征的对抗迁移学习论文_有关迁移学习论文
如果你有好的想法,欢迎讨论! 1 Application of Transfer Learning in Continuous Time Series for Anomaly Detection in ...
元学习—模型不可知元学习(MAML）
元学习-模型不可知元学习(MAML) 在之前的文章中,我们介绍了神经图灵机和记忆增强网络(MANN),主要介绍了其对于内存中信息的读取与写入.有兴趣的读者可以参考我之前的博客元学习-神经图灵机.在今天 ...
净迁移人口预测程序python_高质量深度学习模型，一键模型预测，迁移学习很简单...
飞桨(PaddlePaddle)核心框架Paddle Fluid v1.5已经发布,而作为其关键工具,用来迁移学习的PaddleHub也进行了全面更新,正式发布了1.0版本. 全新的PaddleHub ...
基于模型与不基于模型的深度增强学习_CVPR2018: 基于时空模型无监督迁移学习的行人重识别...
Unsupervised Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatial-Temporal Pattern ...
量化交易有因子动物园深度学习里有模型动物园（ModelZoo）又叫模型市场基于深度学习的增量学习，迁移学习等技术发展而来【调研】
前言随着迁移模型的概念流行起来,就像快乐会传染样,自然语言处理,计算机视觉,生成模型,强化学习,非监监督学习,语音识别这几个领域内部产生了大量的可复用可迁移学习的基础模型,领域之间的方法也在互相学 ...
带你用深度学习虚拟机进行文本迁移学习（附代码）
作者:Anusua Trivedi.Wee Hyong Tok 翻译:付宇帅校对:卢苗苗本文5302字,建议阅读10分钟. 本文讲述了现代机器学习的模型,主要由微软数据科学家Anusua Triv ...
谷歌提出“T5” 新NLP模型，突破迁移学习局限，多基准测试达SOTA！
关注上方"深度学习技术前沿",选择"星标公众号", 资源干货,第一时间送达! 转载自:AI科技评论过去几年间,迁移学习给 NLP 领域带来了丰硕的成果,掀起了 ...

如何对深度学习模型进行在线更新，迁移学习

如何对深度学习模型进行在线更新，迁移学习相关推荐

最新文章

热门文章