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关于迁移学习的一点理解

举个栗子,老虎图片的数量非常少,可以让网络先学会识别猫的图片
1、预训练模型
内容:利用在 ImageNet1000 数据集训练好的模型,将所需的模型参数下载,嵌入到对应的网络架构中,使用对预训练模型的搭建。目前Pytorch框架中可以下载多种模型,包括 ResNet、ResNeXt、Xception、MobileNetV2等。
2、微调与冻结
2.1 微调:主要用来调整网络模型结构以适应于当前实验的分类。
2.2 冻结:保证模型前几层参数(梯度系数、权重、偏置等参数不发生变化)、主要是加快模型的训练速度,也可以增加准确率的效果。
3、领域自适应
3.1 内容:将两个领域的数据映射到同一个域不变特征的空间,然后进行分布对齐,以解决域分布不一致的问题。通俗的讲就是相似化特征,缩小相同分类结果之间的差距。
3.2 常用方法:JDA、BDA、DDA等
JDA:Transfer Feature Learning with Joint Distribution Adaptation
BDA:Balanced Distribution Adaptation for Transfer Learning
DDA:Transfer Learning with Dynamic Distribution Adaptation
4、学习资料
此网站包含当前最新的研究论文、数据集、数据结果、对比试验等
网址:https://github.com/jindongwang/transferlearning

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