Domain adaptation：连接机器学习（Machine Learning）与迁移学习（Transfer Learning）

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【转载】迁移学习(Transfer learning),多任务学习(Multitask learning)和端到端学习(End-to-end deep learning)

--------------------- 作者:bestrivern 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/87008263 ========================================================== 一.迁移学习(Transfer learning)1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot mor…

【深度学习系列】迁移学习Transfer Learning

在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类.识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性.时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了. 什么是迁移学习? 迁移学习通俗来讲,就是运用已有的知识来学习新的知识,核心是找到已有知识和新知识之间的相似性,用成语来说就是举一反三.由于直接对目标域从头开始学习成本太高,我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识.比如,已经会下中国象棋,就可以类比着来…

迁移学习-Transfer Learning

迁移学习两种类型: ConvNet as fixed feature extractor:利用在大数据集(如ImageNet)上预训练过的ConvNet(如AlexNet,VGGNet),移除最后几层(一般是最后分类器),将剩下的ConvNet作为应用于新数据集的固定不变的特征提取器,输出特征称为CNN codes,如果在预训练网络上是经过ReLUd,那这些codes也要经过ReLUd(important for performance):提取出所有CNN codes之后,再基于新数据集训练一个…

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

《A Survey on Transfer Learning》迁移学习研究综述翻译

迁移学习研究综述 Sinno Jialin Pan and Qiang Yang,Fellow, IEEE 摘要: 在许多机器学习和数据挖掘算法中,一个重要的假设就是目前的训练数据和将来的训练数据,一定要在相同的特征空间并且具有相同的分布.然而,在许多现实的应用案例中,这个假设可能不会成立.比如,我们有时候在某个感兴趣的领域有个分类任务,但是我们只有另一个感兴趣领域的足够训练数据,并且后者的数据可能处于与之前领域不同的特征空间或者遵循不同的数据分布.这类情况下,如果知识的迁移做的成功,我们将…

归纳学习(Inductive Learning),直推学习(Transductive Learning),困难负样本(Hard Negative)

归纳学习(Inductive Learning): 顾名思义,就是从已有训练数据中归纳出模式来,应用于新的测试数据和任务.我们常用的机器学习模式就是归纳学习. 直推学习(Transductive Learning): 也叫转导学习,指的是由当前学习的知识直接推广到指定的部分数据上.即用于训练的数据包含了测试数据,学习过程是作用在这个固定的数据上的,一旦数据发生改变,需要重新进行学习训练. Inductive Learning 对应于meta-learning(元学习),要求从诸多给定的任务和数据…

pytorch例子学习——TRANSFER LEARNING TUTORIAL

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景微调convnet : 与随机初始化不同,我们使用一个预训练的网络初始化网络,就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样.其余的训练看起来和往常一样. 将ConvNet作为固定的特征提取器 : 在这里,我们将冻结所有网络的权重,除了最后的全连接层.最后一个完全连接的层被替换为一个具有随机权重的新层,…

【Supervised Learning】集成学习Ensemble Learning & Boosting 算法（python实现）

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f…