一文詳解遷移學習

遷移學習需要將預訓練好的模型適應新的下游任務。然而，作者觀察到，當前的遷移學習方法通常無法關注與任務相關的特征。在這項工作中，作者探索了重新聚焦模型注意...

2023-08-11 標簽：算法機器學習數據集 6361 0

YOLOv8+OpenCV實現DM碼定位檢測與解析

YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各種指標全面超越現有對象檢測與實例分割模型，借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設計優點，全面...

2023-08-10 標簽：模型opencv定位檢測 1318 0

遷移學習與模型預訓練：何去何從

把我們當前要處理的NLP任務叫做T（T稱為目標任務），遷移學習技術做的事是利用另一個任務S（S稱為源任務）來提升任務T的效果，也即把S的信息遷移到T中。...

2019-07-18 標簽：模型nlp遷移學習 7898 0

關于“NLP中的遷移學習”的教程

這些改進，加上這些方法的廣泛可用性和易集成性，使人們想起了導致計算機視覺中預訓練字嵌入和ImageNet預訓練成功的因素，并表明這些方法很可能成為NLP...

2019-06-23 標簽：nlp遷移學習 2436 0

對抗性解耦學習，讓“夏蟲語冰”

面臨上述的訓練和測試數據之間的領域差異的問題，簡單地應用數據驅動的模型可能導致模型聚焦于每個領域的偏差，即便訓練數據是充足的。為了避免該問題，本文研究了...

2019-06-07 標簽：數據集解耦遷移學習 6755 0

僅會一點點python就能自己搭建一個神經網絡！

我們將在本實驗中使用的 Tensor Processing Unit（TPU）硬件加速器。Google 云端存儲（GCS）能夠保持極高的吞吐量，但與所有...

2019-05-15 標簽：神經網絡python遷移學習 4476 0

用于語音情緒識別的基于對抗學習的說話人無關的表示

作者基于本模型和兩種訓練技巧分別在IEMOCAP數據集和SpeechOcean中文大數據集上做了測試，所用的具體模型結構如下所示，實驗結果表明，在IEM...

2019-05-07 標簽：分類器數據集遷移學習 4449 0

7個實用技巧，讓您的深度神經網絡發揮最大作用

因此，如果你需要一些快速的結果，或者只是想測試一個新的技術，選擇自適應優化器。我發現Adam很容易使用，因為它對你選擇完美的學習率并不是很敏感。如果您想...

2019-04-02 標簽：神經網絡深度學習遷移學習 2862 0

SiATL——最新、最簡易的遷移學習方法

許多傳統的遷移學習方法都是利用預先訓練好的語言模型（LMs）來實現的，這些模型已經非常流行，并且具有翻譯上下文信息的能力、高級建模語法和語義語言特性，能...

2019-03-12 標簽：語言模型強化學習遷移學習 3644 0

Facebook研究者擴展并增強LASER工具包，并在近期開源這個項目

LASER 中的句子向量表征對于輸入語言和 NLP 任務都是通用的。該工具將任何語種的句子映射到高維空間中的一個點，目的是將各語種的語句最終聚合在同一鄰...

2019-01-28 標簽：FacebookLaser遷移學習 3390 0