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问:迁移学习有哪些入门建议?
来自社友的回答
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@约翰尼德普:
迁移学习指的是,通过对预训练模型的参数进行微调,将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法,我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单,迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。
下述教程旨在提供一个工具链(流程中工具和相关库的集合),含有迁移学习中涉及语义分割的一些最基本的内容。以下的教程帮助你搭建一个典型的、具有生产可用性的迁移学习模型。本质上,它是一些特定的工具、框架和模型的结合。
http://www.gair.link/page/TextTranslation/113
@王晋东
<p>搜索《迁移学习简明手册》</p>
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