Публикации по теме 'transfer-learning'


Вы уже научили свою машину?
Как обучаемая машинная передача Google учится прямо в вашем маленьком браузере Машины могут видеть С 2015 года, когда Resnet впервые превысил человеческий порог точности для классификации изображений, глубокое обучение покорило мир. Чтение исследований, в которых подробно описываются такие достижения, обычно создает впечатление, что модели глубокого обучения, которые действительно работают, требуют набора данных с миллионом помеченных изображений и кластера графических процессоров..
Перенос обучения с Keras с использованием DenseNet121
Абстрактный В этой статье мы можем увидеть этапы обучения сверточной нейронной сети для классификации набора данных CIFAR 10 с использованием архитектуры DenseNet121. Задача состоит в том, чтобы перенести обучение DenseNet121, обученного с помощью Imagenet, в модель, которая идентифицирует изображения из набора данных CIFAR-10. Предварительно обученные веса для DenseNet121 можно найти в Keras и загрузить. Существуют и другие архитектуры нейронных сетей, такие как VGG16, VGG19,..
Изучение мира трансферного обучения в глубоком обучении
Трансферное обучение произвело революцию в области глубокого обучения, позволив разрабатывать высокоточные модели с минимальными данными и вычислительными ресурсами. Но что такое трансферное обучение и как оно работает? В этой статье мы углубимся в основы трансферного обучения, его различные приложения, а также проблемы и ограничения, которые оно представляет. Мы также изучим…
Приключение с трансферным обучением и DenseNet121
Привет! Знаете, чем я недавно занимался? Играем с чем-то, что называется трансферным обучением в наборе данных CIFAR-10! Я использовал модель DenseNet121, которая отлично обучена набору данных ImageNet. Это был взрыв, и лучшая часть? Результаты были убийственными! Давайте приступим. Моя миссия Представьте, что вам дали 60 000 крошечных цветных картинок, каждая размером всего 32x32 пикселя. Все эти изображения делятся на 10 классов, таких как собаки, грузовики и так далее...
Распознавание человеческой деятельности с использованием трансферного обучения и моделей последовательного обучения
Предыстория домена: сайт: https://eliteaihub.com/ Распознавание видео? Интуитивно видео — это не что иное, как бегущая последовательность кадров. Итак, мы можем сказать, что видео состоит из нескольких кадров, расположенных один за другим. Теперь изображение (технически цифровое изображение) представляет собой двумерный массив пикселей. Эти пиксели могут представлять уровни серого, значения интенсивности и т. д., составляющие изображение. Кроме того, если мы имеем дело с цветными..
Многозадачность и трансферное обучение в МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Введение: Мы сосредоточены на выполнении одной задачи за раз в большинстве сценариев машинного обучения. Какой бы ни была эта задача, проблема обычно формулируется как использование данных для решения одной задачи за раз или для оптимизации одного показателя. Размер набора данных или способность модели извлекать из него значимые представления в конечном итоге приведут к тому, что эта стратегия достигнет потолка производительности, что часто происходит. Способность передавать..
Руководство по переносу обучения
Для обучения моделей машинного обучения требуется много данных, которые не всегда доступны. Именно здесь вступает в игру трансферное обучение, поскольку оно использует ранее обученные модели. В этом сообщении блога мы рассмотрим определение, методологию, преимущества и приложения трансферного обучения. Мы также обсудим различные стратегии трансферного обучения и предоставим выбор предварительно обученных моделей. Что такое перенос …