PyTorch深度学习实战(15)——迁移学习

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了PyTorch深度学习实战(15)——迁移学习。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0. 前言

迁移学习( Transfer Learning )是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型,训练数据涵盖数千种对象类别,模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理,通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征,并最终用于执行计算机视觉任务。随着训练数据集中可用图像数量的增加,模型的分类准确率会不断提高,然而,在文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707634.html

到了这里,关于PyTorch深度学习实战(15)——迁移学习的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • PyTorch深度学习实战(3)——使用PyTorch构建神经网络

    我们已经学习了如何从零开始构建神经网络,神经网络通常包括输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数和学习率等基本组件。在本节中,我们将学习如何在简单数据集上使用 PyTorch 构建神经网络,利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重。 1.1 使用 PyTorch 构建神

    2024年02月08日
    浏览(43)
  • PyTorch深度学习实战(9)——学习率优化

    学习率( learning rate )是神经网络训练中一个重要的超参数,用于控制模型更新参数的步长大小,它决定了每次迭代中模型参数更新的幅度。学习率的选择对于训练的结果具有重要影响,学习率过高会导致模型震荡不收敛甚至发散,无法有效优化目标函数;而学习率过低则会导

    2024年02月14日
    浏览(32)
  • PyTorch深度学习实战(30)——Deepfakes

    Deepfakes 是一种利用深度学习技术生成伪造视频和图像的技术。它通过将一个人的脸部特征或动作应用于另一个人的图像或视频中,以产生逼真的虚假内容。 Deepfakes 技术在短时间内取得了显著的进展,并引起了广泛的关注和担忧,为了能够更好的采取相应的检测和防御措施,

    2024年02月01日
    浏览(39)
  • PyTorch深度学习实战——猫狗分类

    我们已经学习了如何构建卷积神经网络,并且在 Fashion-MNIST 数据集上执行图像分类。在本节中,我们使用更复杂数据集训练卷积神经网络,对包含猫或狗的图像进行分类。同时,我们还将了解当用于训练的图像数量变化时,模型的准确率如何变化。 猫狗分类是一个常见的计算

    2024年02月10日
    浏览(39)
  • PyTorch深度学习实战 | 基于深度学习的电影票房预测研究

    基于深度学习的映前票房预测模型(CrossDense网络结构模型),该模型通过影片基本信息如:电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。 本篇采用451部电影作为训练模型,最后再在194部影片上进行测试,模型的绝对精度为55%,相对精

    2023年04月24日
    浏览(39)
  • [深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]

    PyTorch——开源的Python机器学习库   用了Matlab搭建神经网络才愈发感觉\\\" 人生苦短,我用PyTorch “是多么正确。毕竟 新的神经网络架构还是得自己一点点敲 ,现在是一点都笑不出来了, 指望Matlab提供的老框架和训练算法也做不出什么算法方法的突破,顶多就是在实现功能上

    2024年02月17日
    浏览(43)
  • [深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(下)[Mnist手写数字图像识别]

    PyTorch——开源的Python机器学习库   首先感谢所有点开本文的朋友们!基于PyTorch的深度学习实战可能要告一段落了。本想着再写几篇关于 PyTorch神经网络深度学习 的文章来着,可无奈项目时间紧任务重,要求 短时间内出图并做好参数拟合 。所以只得转战 Matlab 编程,框架旧

    2024年02月16日
    浏览(50)
  • PyTorch深度学习实战 | 预测工资——线性回归

    通过员工工作年限与工资的对应关系表,找出二者之间的关系,并预测在指定的年限时,工资会有多少。 通过员工工作年限与工资的对应关系表,找出二者之间的关系,并预测在指定的年限时,工资会有多少。 可以看出,这是一个用工作年限预

    2023年04月11日
    浏览(45)
  • PyTorch深度学习实战(5)——计算机视觉

    计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析,利用计算机算法和方法,使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统。通过计算机视觉技术,计算机可以从图像和视频中提取有用的信息,实现对环境的感知和理解,从而帮助人们解决各种问题和提高效率。本节中

    2024年02月15日
    浏览(44)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包