--------------------- 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…

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…

详解深度学习中的Normalization,BN/LN/WN 讲得是相当之透彻清晰了 深度神经网络模型训练之难众所周知,其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由Google 提出之后,就成为深度学习必备之神器.自 BN 之后, Layer Norm / Weight Norm / Cosine Norm 等也横空出世.本文从 Normalization 的背景讲起,用一个公式概括 Normalization 的基本思…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的.也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点. 如果对于这部分不是很理解的话,可以通过下方的链接回顾一下之前的内容: 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理,看完再也不怕面试…

<Node.js开发实战详解>学习笔记 ——持续更新中 一.NodeJS设计模式 1 . 单例模式 顾名思义,单例就是保证一个类只有一个实例,实现的方法是,先判断实例是否存在,如果存在则直接返回,若不存在,则创建实例对象,并将实例对象保存在静态变量中,当下次请求时,则可以直接返回这个对象实例,这就确保了一个类只有一个实例对象.举个例子吧~一间学校刚刚起建还没有图书馆,有的同学就向领导提意见:"hey! 哥们,能不能帮我们建一个图书馆? "(想要一个图书馆实例),然后领导说:…

[机器学习详解]SMO算法剖析 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想,毕竟自己理解有限,无奈还是要拿一堆公式推来推去,但是静下心看完本篇并随手推导,你会迎刃而解的.推荐参看SMO原文中的伪代码. 1.SMO概念 上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规…

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,…

linux内存空间与BInder Driver Android进程和linux进程一样,他们只运行在进程固有的虚拟空间中.一个4GB的虚拟地址空间,其中3GB是用户空间,1GB是内核空间 ,用户空间是非共享的,内核空间是共享的,如下图: linux本身就提供了IPC工具,但是android中的Binder功能更丰富,不仅可以用来实现进程件的IPC通信,还可以用来调用另一个进程的函数,支持RPC操作,Binder使用运行在内科空间中的抽象驱动程序Binder(IPC) Driver,来实现进程间的…

本文是看完android框架揭秘第六章后的总结 android系统服务提供最基本的,最稳定的核心功能,如设备控制,信息通知,通知设定,以及消息显示等,存在于Android Framework与Android Libraries,如下图: 系统服务分类:本地系统服务和java层系统服务 1.本地系统服务主要包括Audio Flinger,Surface Flinger,Media Player Service,Camera Service,Audio Policy Service等 ,除了Surf…