当前位置:   article > 正文

迁移学习 原理与代码实例讲解_迁移学习的代码

迁移学习的代码

迁移学习(Transfer Learning)是一种在计算机视觉、自然语言处理和音频处理等领域取得显著进展的深度学习技术。它的基本思想是利用预训练模型在一个任务上获得的知识,迁移到另一个或多个新任务上,减少训练时间和计算资源。迁移学习已经被广泛应用于各种场景,如图像分类、图像检索、语义分割、文本摘要等。

1. 背景介绍

迁移学习的概念可以追溯到1991年,学术界提出了基于先验知识的学习方法。这些方法旨在利用人类的先验知识来学习新的概念和任务。然而,直到2014年,迁移学习才开始在深度学习领域成为热门话题。迁移学习的主要优点是,通过利用预训练模型的知识,可以在特征提取、分类、回归等任务中获得更好的性能。

2. 核心概念与联系

迁移学习的核心概念是,利用预训练模型在一个任务上获得的知识,迁移到另一个或多个新任务上。迁移学习可以分为两种类型:基于特征的迁移学习(Feature-based Transfer Learning)和基于模型的迁移学习(Model-based Transfer Learning)。

2.1 基于特征的迁移学习

基于特征的迁移学习是指将预训练模型的特征提取层作为源模型,将源模型的特征提取层与目标模型的特征提取层进行融合,然后在目标模型的分类层上进行微调。这种方法的优点是,可以在不改变预训练模型的情况下,将其应用到新任务上。

2.2 基于模型的迁移学习

基于模型的迁移学习是指将预训练模型整个作为源模型,将源模型与目标模型进行融合,然后在目标模型上进行微调。这种方法的优点是,可以在改变预训练模型的情况下,将其应用到新任务上。

<
声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/Li_阴宅/article/detail/987562
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号