神经网络fine tuning

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro 6年前 2950

【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

郑板桥在《赠君谋父子》一诗中曾写道， “删繁就简三秋树，领异标新二月花。” 这句诗讲的是，在画作最易流于枝蔓的兰竹时，要去掉其繁杂使之趋于简明如“三秋之树”；而针对不同的意境要有发散的引申，从而使每幅作品都如“二月之花”般新颖。 其实在人工智能领域，深度神经
技术小能手 5年前 1696

FineTuning机制的分析

FineTuning机制的分析 为什么用FineTuning 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改
liurio 6年前 659

解析深度学习的未来十大趋势

本周，我在加拿大蒙特利尔参加了NIPS（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统）2015年论坛。这是一次令人难以置信的经历，就像从信息海洋中汲水一样。特别感谢我的雇主Dropbox派遣我参加这场会议（我们正
晚来风急 6年前 1428

深度学习之迁移学习介绍与使用

迁移学习概述 在深度学习领域，通过预训练模型作为检查点开始训练生成神经网络模型实现对新任务的支持，这种方法通常被称为迁移学习，它的好处是不用再重头开始设计与训练一个全新的网络，而是基于已经训练好的网络模型，在其基础上进行参数与知识迁移，只需要很少量的计算资源
技术小能手 5年前 1769

机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络

这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位，你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人，你只需要使用现有的技术就行了——毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了，而且还非常有用。我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道
沉默术士 6年前 2057

CVPR 2017精彩论文解读：显著降低模型训练成本的主动增量学习

雷锋网 AI 科技评论按：计算机视觉盛会 CVPR 2017已经结束了，雷锋网 AI 科技评论带来的多篇大会现场演讲及收录论文的报道相信也让读者们对今年的 CVPR 有了一些直观的感受。 论文的故事还在继续 相对于 CVPR 2017收录的共783篇论文，即便
云栖大讲堂 6年前 2003

浅谈端上智能之计算优化

一、背景 - 边缘智能 人工智能（Artificial intelligence）的迅速发展正在改变世界。以深度学习（Deep learning）为驱动力和代表的第三波AI浪潮，正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业，同时也极大地影
marcusj 4年前 1843

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