深度学习中需要大量的数据和计算资源(乞丐版都需要12G显存的GPU - -)且需花费大量时间来训练模型,但在实际中难以满足这些需求,而使用迁移学习则能有效 降低数据量.计算量和计算时间,并能定制在新场景的业务需求,可谓一大利器. 迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune).通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层) 再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本

之前的教程我们说了如何使用caffe训练自己的模型,下面我们来说一下如何fine tune. 所谓fine tune就是用别人训练好的模型,加上我们自己的数据,来训练新的模型.fine tune相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中. fine tune的好处在于不用完全重新训练模型,从而提高效率,因为一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是fine tune能够让我们在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果.在数据量不是很大的情况下,fin

复制预训练model的参数,只需要重新copy一个train_val.prototxt.然后把不需要复制的层的名字改一下,如(fc7 -> fc7_new),然后fine tune即可. freeze指定层参数,只需要把对应层的学习率lr_mult 设置为0即可,如: 在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了,比如全连接层里面:layer { type: "InnerProduct" param { # 对应第1个参数blob的配置,也就是全连接层的参

Fine Tune顾名思义,就是微调.在机器学习中,一般用在迁移学习中,通过控制一些layer调节一些layer来达到迁移学习的目的.这样可以利用已有的参数,稍微变化一些,以适应新的学习任务.所以说,微调不能适应变化太大的任务迁移. https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857

Below are some investigation resources for synthetic datasets: 1. Synthetic datasets vs. real images for computer vision algorithm evaluation? https://www.researchgate.net/post/Synthetic_datasets_vs_real_images_for_computer_vision_algorithm_evaluatio

近年来,“AI的应用和落地”逐渐成了具化的关键词,它和很多事物很多行业结合在一起,形成了奇妙的“化学反应”.例如,在日常生活中,AI可以推送我们喜欢的新闻或视频,可以在拍照的时候识别场景提升照片的美感……. 而今天笔者要说的,可能是从很多人都密切相关但大多很陌生的一个“神秘”的职业说起:机场塔台指挥中心.上海麦图信息科技有限公司,借助华为云ModelArts一站式开发与管理平台,开发出跑道防侵系统. AI 给了我一双“慧眼” 在机场的每一架飞机起飞或者着陆,从飞机推离停机位到离开机场空域,或相反

建议大伙有空还是自己亲自读一下,虽然有点长,188页ppt. https://docs.google.com/presentation/d/1bwJDRC777rAf00Drthi9yT2c9b0MabWO5ZlksfvFzx8/edit#slide=id.gef9b05119a_0_288   很多诸如deepmind在生物医学方面的突破什么的,大家自己也能总结出来,但总体上信息量还是比较大的.这里分享一些还记得的有趣点.   NLP今年的热点不再是大型pretrained+fine tune

1. 误差分析(Error analysis) 误差分析的目的是找到不同误差源的比重,从而指引我们接下来往哪个方向努力改进.NG建议手工统计随机100个错误的误差源,比如对于猫分类器,错误的照片可能是1)狗:2)大型猫科动物:3)图像模糊.那么可以建立下面的表格: 在统计过程中发现新的误差源,则添一列(比如这里的Instagram).本例的结果是100张错误图像中,Blurry占61%,Great Cats占43%,所以这两个是最主要的误差源,那么可以把团队分两拨,一拨人主攻一个方向.而Dog.

一.改进模型的几个方法 Collect more data Collect more diverse training set Train algorithm longer with gradient descent Try Adam instead of gradient descent Try bigger network Try dropout Add \(L_2\) regularization Network architecture Activation functions hidd

独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? Natalie.Cai 拥有的都是侥幸,失去的都是人生 ​关注她 5 人赞同了该文章 本文由 「AI前线」原创,原文链接:独家专访AI大神贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴? 作者 | 蔡芳芳受访嘉宾 | 贾扬清 AI 前线导读:刚满 35 周岁的贾扬清是出生于浙江绍兴上虞的青年科学家,是业内主流 AI 框架 Caffe 的创始人.TensorFlow 的作者之一.PyTorch 1.0 的共同创始人,是全球最受关注的 AI 科学家之一.他曾任谷

1. 误差分析(Error analysis) 误差分析的目的是找到不同误差源的比重,从而指引我们接下来往哪个方向努力改进.NG建议手工统计随机100个错误的误差源,比如对于猫分类器,错误的照片可能是1)狗:2)大型猫科动物:3)图像模糊.那么可以建立下面的表格: 在统计过程中发现新的误差源,则添一列(比如这里的Instagram).本例的结果是100张错误图像中,Blurry占61%,Great Cats占43%,所以这两个是最主要的误差源,那么可以把团队分两拨,一拨人主攻一个方向.而Dog.

摘要:本文将带大家通过几个小实践快速上手MindSpore,其中包括MindSpore端边云统一格式及华为智慧终端背后的黑科技. MindSpore介绍 MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架. MindSpore提供了友好的设计和高效的执行,旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验,并为Ascend AI处理器提供原生支持,以及软硬件协同优化. 同时,MindSpore作为全球AI开源社区,致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态. 接下来我将带大家通过几个小

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

https://www.quora.com/How-do-I-learn-machine-learning-1?redirected_qid=6578644   How Can I Learn X? Learning Machine Learning Learning About Computer Science Educational Resources Advice Artificial Intelligence How-to Question Learning New Things Lea

0x00 概述 Prometheus之于kubernetes(监控领域),如kubernetes之于容器编排.随着heapster不再开发和维护以及influxdb 集群方案不再开源,heapster+influxdb的监控方案,只适合一些规模比较小的k8s集群.而prometheus整个社区非常活跃,除了官方社区提供了一系列高质量的exporter,例如node_exporter等.Telegraf(集中采集metrics) + prometheus的方案,也是一种减少部署和管理各种expor

转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414 YOLOV2要是YOLO的升级版(Better faster) Better 这部分细节很多,想要详细了解的话建议还是看源码.很明显,本篇论文是YOLO作者为了改进原有的YOLO算法所写的.YOLO有两个缺点:一个缺点在于定位不准确,另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低.因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升.另外YOLOv2并不是通过加深

Here we introduce four high level components for the navigation system: //这里我们介绍四个高水平导航系统组件: NavMeshSurface – for building and enabling a navmesh surface for one agent type. NavMeshModifier – affects the navmesh generation of navmesh area types, base

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了

The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequence of handwritten digits: Most people effortlessly recognize those digits as 504192. That ease is deceptive. In each hemisphere of our brain, humans have a prima

最近需要了解sbin与bin的功能,需要整理一下.一下全部为Ubuntu14里面默认安装的.在这里收集一下,转载请注明出处! bin bash shell bunzip2 .bz2文件的解压缩程序. busybox BusyBox 是一个集成了一百多个最常用linux命令和工具的软件.BusyBox 包含了一些简单的工具,例如ls.cat和echo等等,还包含了一些更大.更复杂的工具,例grep.find.mount以及telnet. bzcat 指定要显示内容的.bz2压缩文件,并不解压缩 b

About this Course This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequence algorithms are working far better than just two years ago, and this is enabling numerous exciting