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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。
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。
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)。
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。
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。
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