預訓練和遷移學習的區別和聯系

預訓練和遷移學習是深度學習和機器學習領域中的兩個重要概念，它們在提高模型性能、減少訓練時間和降低對數據量的需求方面發揮著關鍵作用。本文將從定義、原理、應...

2024-07-11 標簽：機器學習深度學習遷移學習 1060 0

遷移學習的基本概念和實現方法

遷移學習（Transfer Learning）是機器學習領域中的一個重要概念，其核心思想是利用在一個任務或領域中學到的知識來加速或改進另一個相關任務或領...

2024-07-04 標簽：代碼機器學習遷移學習 1664 0

人工智能的進展、挑戰與未來

AI的另一個重要推動者是大型預訓練模型的出現，這些模型已經開始廣泛應用于自然語言和圖像處理，以在遷移學習的幫助下處理各種各樣的應用。其中最具代表性的是自...

2023-02-02 標簽：人工智能智能計算遷移學習 1424 0

ChatGPT的性能卓越的主要原因 ChatGPT原理解析

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現的后臺管理系統 + 用戶小程序，支持 RBAC ...

2022-12-19 標簽：機器人機器學習遷移學習 1253 0

Pytroch中支持的兩種遷移學習方式

上述兩種遷移方式，分別適合大量數據跟少量數據，前一種方式計算跟訓練時間會比第二種方式要長點，但是針對大量自定義分類數據效果會比較好。

2022-10-09 標簽：數據模型遷移學習 1044 0

遷移學習Finetune的四種類型招式

遷移學習廣泛地應用于NLP、CV等各種領域，通過在源域數據上學習知識，再遷移到下游其他目標任務上，提升目標任務上的效果。其中，Pretrain-Fine...

2022-04-02 標簽：網絡模型遷移學習 3175 0

深度學習和遷移學習應用，識別麥田倒伏面積

在小麥揚花灌漿期，土壤中的養分供應非常重要。因此，及時施肥是保證小麥生長的關鍵。一般來說，施肥時間應該在小麥揚花開始期時進行。一般選擇氮、磷、鉀等多種元...

2023-12-12 標簽：無人機深度學習遷移學習 338 0

針對文本生成任務提出一種基于提示的遷移學習方法

理解是一個復雜且多面的能力，包括對文本詞匯、背景知識、語言結構的理解。因此，我們采用GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1, SQuAD...

2022-09-23 標簽：語言模型數據集遷移學習 1596 0

三篇基于遷移學習的論元關系提取

該篇文章為了使論辯中繁瑣的過程自動化，提出了一個大規模數據集IAM，該數據集可用于一系列論辯挖掘任務，包括主張提取、立場分類、證據提取等。之后進一步提出...

2022-08-16 標簽：機器學習數據集遷移學習 1054 0

八種主流深度學習框架的介紹

導讀：近幾年隨著深度學習算法的發展，出現了許多深度學習框架。這些框架各有所長，各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、P...

2022-04-26 標簽：深度學習遷移學習 8617 0

一種基于標簽比例信息的遷移學習算法

摘要: 標簽比例學習問題是一項僅使用樣本標簽比例信息去構建分類模型的挖掘任務，由于訓練樣本不充分，現有方法將該問題視為單一任務，在文本分類中的表現并不理...

2022-03-30 標簽：信息算法遷移學習 519 0