深度迁移学习(跨domain使用数据)

发布时间:2021-07-27  栏目:人工智能, 深度学习  评论:0 Comments

深度迁移学习即采用深度学习的方法进行迁移学习。

 

深度学习方法对非深度方法两个优势:

一、自动化地提取更具表现力的特征;

二、满⾜了实际应用中的端到端 (End-to-End) 需求。

最简单的深度网络迁移形式: finetune

但是 finetune 有它的先天不足:它无法处理训练数据和测试数据分布不同的情况。(⽽这⼀现象在实际应⽤中⽐⽐皆是。 )

因此进一步有提升深度迁移学习的方法。

 

 

参考:

https://blog.csdn.net/qq_33547191/article/details/85855896

 

 

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关于自己

杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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