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预训练模型要「场景适配」：通用预训练模型（比如ImageNet）的特征可能不适合垂直场景（比如商品），一定要用领域内的预训练模型——阿里的ProductNet就是用1亿张商品图训练的，比ImageNet预训练的ResNet-50效果好30%。小样本微调要「冻结关键层」：预训练模型的前几层学习的是「边缘、纹理」等通用特征，冻结它们可以避免小样本下的过拟合；只微调最后几层，专注学习新类别的「独特特征」
值得收藏：一文读懂智体(Agent)：大模型时代的智能助手原理与实践
本实践对比并实现了两种主流视觉模型开发范式：YOLO项目通过自动化数据划分、标准化配置与完整训练调优，构建了一个可复现、可扩展的目标检测工程框架；而EfficientNet项目则通过迁移学习，冻结主干、微调分类头，并严格对齐预训练数据的处理流程，在极短时间内实现了高精度图像分类。两者共同凸显了工程化设计与知识迁移在现代深度学习中的核心价值。
端到端深度学习（End-to-End Deep Learning）是一种模型设计方法，通过单一神经网络直接从输入数据映射到最终输出，无需人工设计中间步骤或特征工程。传统机器学习流程通常包含多个模块（如特征提取、分类器设计等），而端到端方法将这些模块整合为一个统一的模型，由数据驱动自动学习最优表示。个人理解就是用单个神经网络代替多个阶段的处理事实证明，端到端深度学习的挑战之一是，你可能需要大量数据才
在汽车焊接车间，质检员小李每天要盯着屏幕检查5000张焊缝图片，找那些比头发丝还细的裂纹——时间一长，眼睛干涩、注意力下降，漏检率高达15%。工厂想上AI质检系统，却发现难题重重：合格产品图片有10万张，但裂纹缺陷图片只有37张，标注一张高清缺陷图还要请资深工程师花2小时（成本200元/张）。缺陷样本稀缺、标注成本极高、不同场景数据分布差异大（比如同一条生产线换了批次钢材，缺陷特征就变了）。传统深
2025年AI大模型高薪岗位揭秘：掌握这些技能，年薪百万不是梦，收藏起来慢慢学
基于Alexnet的迁移学习神经网络手撕-可以直接运行
使用深度学习框架Pytorch，在ImageNet预训练图像分类模型（例如Resnet18）基础上，对自己图像分类数据集进行迁移学习（transfer learning）微调（fine-tuning）训练，得到自己的图像分类模型。在训练过程中，记录训练集和测试集的损失函数、准确率、Precision、Recall、f1-score等评估指标，使用wandb可视化面板监控。为后续的新图像预测、测试集
本研究旨在探索如何应用迁移学习技术对交通标志图像进行分类。通过构建适用于Torchvision的图像数据集，并利用预训练模型进行微调，我们实现了对原始像素的交通标志图像的分类。此外，我们还引入了一个新的“未知”类别，并对模型进行了重新训练，以提高其在实际应用中的泛化能力。随着深度学习技术的快速发展，图像分类在交通管理、自...
例如，在计算机视觉中，迁移学习可以使用已经训练好的卷积神经网络来提高对新图像的分类准确性，而不需要从头开始训练一个新的模型。具体来说，迁移学习是指将一个在源任务中学习到的模型的参数迁移到目标任务中，并使用目标任务的数据对该模型进行微调以适应新的任务。它通过利用已经学习的知识来提高在新任务上的表现，从而减少新任务所需的训练数据量和计算时间。总之，迁移学习是一种强大的技术，可以提高机器学习模型的效率和
类比迁移学习中的“预训练模型”：先针对科研领域的共性任务（比如文献摘要总结、研究gap识别），设计一个通用的Prompt框架，再将其迁移到具体的子领域（比如AI论文、医学论文、生物信息学论文）。类比迁移学习中的“Few-shot Learning”（小样本学习）：当目标科研任务缺乏足够训练数据/例子时，将已有领域的高质量Prompt例子迁移到目标任务，用少量例子让LLM理解任务要求。类比迁移学习中
1.背景介绍图像生成和修复是计算机视觉领域的重要研究方向，它们在人工智能、计算机视觉和图像处理等领域具有广泛的应用。图像生成涉及到从随机噪声或其他低级表示中生成高级图像表示，例如从噪声中生成图像或从文本描述中生成图像。图像修复则是从损坏的图像中恢复原始图像的内容，例如从椒盐噪声、锈迹、遮蔽等损坏图像中恢复清晰图像。迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助我们在有限的数据集上训练模型，并在新的...
最近的进展表明，大型语言模型（LLMs）在解决复杂推理问题时容易出现幻觉，导致错误结果。为解决这一问题，研究人员结合知识图谱（KGs）以提高LLMs的推理能力。然而，现有方法面临两个限制：1）它们通常假设问题的所有答案都包含在KGs中，忽略了KGs的不完整性问题；2）它们将KG视为静态的知识库，忽略了KGs中固有的隐含逻辑推理结构。本文介绍了SymAgent，一种创新的神经符号代理框架，实现了KG
ResNet50作为一种极其有效的网络模型，被应用于很多领域。本文介绍了基于ResNet50的图像分类及其模型迁移。
本文详细介绍了大型语言模型（LLM）的结构、参数量、显存占用、存储需求以及微调过程中的关键技术点，包括Prompt工程、数据构造、LoRA微调方法等。一、微调相关知识介绍在介绍LLM的微调知识前，我们先具象的认识下大模型长什么样子，包括模型结构、参数量、精度、显存占用。
1.背景介绍在金融行业中，风险评估和投资决策是非常重要的。随着数据量的增加，传统的风险评估和投资决策方法已经不能满足金融行业的需求。因此，人工智能技术在金融行业中的应用逐渐成为了关注的焦点。模型迁移学习是一种人工智能技术，它可以帮助金融行业提高风险评估和投资决策的准确性。本文将介绍模型迁移学习在金融行业的应用，包括其核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体的...
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。在BERT出现之前，自然语言处理（NLP）领域主要依赖于基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。这些方法虽然在特定任务上取得了不错的效果，但在处理语言的复杂性和语境理解上存在局限性。例如，传统的词嵌入如Word2Vec和
1.背景介绍随着数据的庞大和复杂性的增加，人工智能技术的发展越来越依赖于大规模的数据驱动。然而，在许多实际应用中，我们面临着一些挑战：数据收集和标注的成本高昂。数据不足或质量差，导致模型性能不佳。数据的私密性和安全性问题。为了解决这些问题，迁移学习(Transfer Learning)技术成为了一种有效的解决方案。迁移学习的核心思想是，利用已经在其他任务上训练好的模型，在新的任...
1.背景介绍网络安全在当今数字时代具有重要的意义，它涉及到保护计算机系统和通信网络的安全。随着数据量的增加，传统的网络安全技术已经无法满足需求。因此，人工智能(AI)技术在网络安全领域的应用得到了广泛关注。迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助我们解决网络安全中的一些问题。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体...
1.背景介绍网络安全和反欺诈是当今世界面临的重要问题之一。随着互联网的普及和人们对线上服务的依赖，网络安全事件和反欺诈行为也不断增多。传统的安全防护方法已经不能满足现实中复杂和多样的安全需求。因此，人工智能技术，特别是深度学习技术，在网络安全和反欺诈领域的应用得到了广泛关注和研究。迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助我们解决网络安全和反欺诈的问题。迁移学习的核心思想是，在已经训练好的模型...
1.背景介绍迁移学习和零样本学习是两种非常有前沿性的人工智能技术，它们在不同领域的应用中都取得了显著的成果。迁移学习主要解决了在新任务上快速学习的问题，而零样本学习则解决了在没有标签数据的情况下进行分类和检测的问题。在本文中，我们将深入探讨这两种技术的核心概念、算法原理以及实际应用，并探讨它们在未来的发展趋势和挑战。1.1 迁移学习迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助模型在新任务上快...
迁移学习是一种机器学习范式，旨在将在某个任务、领域或数据集上学习到的知识，迁移应用到另一个相关的任务、领域或数据集上 ，从而提升学习效率与模型性能。简单来说，就是让模型 “举一反三”，利用已有的知识储备，更快更好地适应新挑战。从理论到实践，迁移学习为深度学习带来了全新的解题思路。它打破了数据与算力的桎梏，让模型能够站在 “巨人的肩膀” 上快速成长。无论是学术研究中的创新突破，还是工业场景下的高效落
采用“理论讲解 + 案例实战 + 动手实操 + 互动讨论”四位一体的模式，不仅重视知识，更注重技能落地与解决实际问题的能力培养。系统掌握从大语言模型到深度学习模型的全链路技术路径，提升科研创新力与工程实战力，在高水平项目攻坚和论文产出中实现突破。无论您是科研人员、工程师，还是希望拥抱AI未来的技术从业者，都将为您提供一场高价值、高密度的体验，助您在智能时代实现技术跃升与职业进阶。
迁移学习，CNN，水下图像
我们对事物的认知都是一点一点积累出来的，往往借助已经认识过的东西，可以更好地理解和认识新的有关联的东西。比如一个人会骑自行车，我们让他去骑摩托车他也很快就能学会，比如已经学会C++，现在让他去学python他也很容易就能理解。这种情况我们一般称为举一反三。反言之，我们从原始部落找出来一个人（仅作举例），指着摩托车让他骑，可能是一件特别难的事，因为他对这个领域没有丝毫的认知和理解，在实现这件事上就会
1.背景介绍迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助模型在新的任务上表现更好，同时减少训练时间和计算资源的消耗。多任务学习和单任务学习是迁移学习的两种主要方法。在本文中，我们将对比和结合这两种方法，探讨它们在实际应用中的优缺点，并提出一些未来的发展趋势和挑战。2.核心概念与联系2.1 迁移学习迁移学习是指在已经训练好的模型上，将其应用于新的任务，通过少量的新数据进行微调，从而提高新任...
1.背景介绍随着大数据时代的到来，人们对于文本数据的处理和挖掘也越来越关注。文本摘要和文本生成是两个非常重要的领域，它们在信息处理、自然语言处理和人工智能等领域具有广泛的应用。在这篇文章中，我们将讨论一种名为迁移学习的方法，它可以帮助我们更有效地进行文本摘要和文本生成。迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助我们在一个任务上学习的模型在另一个相关任务上的性能得到提高。在文本摘要和文本生成任务...
迁移学习通过 “知识复用” 打破了传统机器学习 “每个任务孤立训练” 的限制，尤其适合数据有限或计算资源受限的场景。从预训练模型微调（如 BERT、GPT）到跨领域知识迁移，它已成为现代 AI 的核心技术之一，推动了医疗、自动驾驶、NLP 等领域的快速发展。未来，随着多模态预训练模型（如 CLIP、GPT-4）的兴起，迁移学习的应用范围将进一步扩大。
本文将预训练的resnet18网络，使用少量pokemon数据集实现迁移学习，在此过程中使用visdom进行数据集和训练过程的可视化。本文代码主要分为两部分：1.加载自定义数据集（数据预处理，给对应类定义标签）;2.迁移学习。import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport os,glob #os用于读取文
是的，在 Matlab 中有支持迁移学习的工具。迁移学习是指使用已经在其他任务上训练过的神经网络来解决新的任务，这种方法可以提高解决新任务的效率。在 Matlab 中，你可以使用 Deep Learning Toolbox 和 Transfer Learning Toolbox 来进行迁移学习。你可以使用这些工具导入现有的神经网络模型，然后调整模型的参数来适应新的任务。...
使用迁移学习的优势：能够快速的训练出一个理想的结果当数据集较小时也能训练出理想的效果注意：使用别人预训练模型参数时，要注意别人的预处理方式。
关于TF的目标检测迁移学习，我一开始是想通过Tensorflow提供的API，用JS来实现的。但是官方不但没有案例，网上也没有踩坑的博客，加之我又着急要弄水印检测。于是就在网上看了很多人用python实现的自定义训练，我也试过很多。运行的时候各种问题，不是缺少模块，就是版本兼容问题说什么convert 't' to a tensor and failed，还有运行Tensorboard打不开等等各
我们使用迁移学习方法，只需要修改最后的输出即可。
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一门研究领域，它涉及到的技术包括计算机视觉、机器学习、人工智能等多个领域。在自动驾驶系统中，机器学习算法起到了关键的作用，特别是深度学习技术。深度学习技术的发展与迁移学习密切相关，迁移学习可以帮助自动驾驶系统在有限的数据集上实现高效的学习和适应。迁移学习是一种机器学习方法，它涉及到在一个已经训练好的模型上学习新的任务的过程。这种方法可以帮助自动驾驶...
今天给大家介绍的是浙江工业大学智能制药研究院的段宏亮教授研究团队发表在Chemical Communications上的文章 "Heck reaction prediction using a transformer model based on a transfer learning strategy"。迁移学习是一种将某个领域或任务中学习到的基础知识或模式应用到不同但相关问题中的方法，可以有效
将数据集整理好放在正确的位置即可，视频下方有评论遇到的问题，参照着解决即可。残差网络resnet可用于迁移学习，学习过程参考哔哩哔哩。博主的github源码。
cifar图像分类，可作为图像分类模板
看b站的一位大佬的深度学习课做的一些笔记。大佬b站课程↓https://www.bilibili.com/video/BV14E411H7Uw6.2 使用pytorch搭建ResNet并基于迁移学习训练自己做了一个流程图才明白代码的流程。
从分布的角度考虑动态多目标进化算法的过程。环境变化后，深度生成模型可以通过学习分布来为新环境生成更加多样性和收敛性的初始种群。
本文以 OpenHarmony 3.0 为基础，讲解基于 HDF(Hardware Driver Foundation)驱动框架开发的 Audio 驱动框架，包括 Audio 驱动的架构组成、功能部件的实现和服务节点详细介绍。音频驱动框架模型，向上服务于多媒体音频子系统，便于系统开发者能够更便捷的根据场景来开发应用。向下服务于具体的设备厂商，对于 Codec 和 DSP 设备厂商来说，可根据 AD
图像处理：先对所有的图像的大小reshape到224*224（Resnet输入为224*224）def Image_PreProcessing(imagepath, targetpath):# 待处理图片存储路径im = cv2.imread(imagepath, 1)h, w, _ = im.shapeprint(im)t = 0...
通常，在加载模型的权重后，你需要对模型进行编译。模型的编译包括指定损失函数、优化器和评估指标等训练过程中需要的配置。编译模型的主要目的是为了配置模型的训练过程。如果你加载的是整个模型（包括架构和权重），则通常不需要再次编译，因为保存模型时已经包含了模型的配置信息。但如果只加载了权重，你可能需要手动配置模型的编译信息。是一个用于创建模型的函数，你需要根据你的具体情况定义。配置模型的编译信息，包括优化
1.背景介绍迁移学习(Transfer Learning)是一种人工智能技术，它允许我们在已经训练好的模型上进行新任务的学习。这种方法可以在有限的数据集下实现高效的知识传播，从而提高模型的性能。在医疗诊断领域，迁移学习具有广泛的应用前景，因为医疗数据通常是稀有、不均衡和高度特定的。通过使用迁移学习，我们可以在有限的数据集下实现高效的医疗诊断模型，从而提高诊断准确性和减少医疗成本。在本文中，...
作者：Marek Paulik编译：ronghuaiyang来源：AI公园导读一个非常简单和容易上手的例子。对于教程中使用的大多数人工数据集，每个类都有相同数量的数据。然而，在实际应用中，...
「@Author：Runsen」前言：迁移学习就是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习过或训练好的模型，应用于新的领域这样的一个过程。从这段定义里面，我们可以窥见迁移学习的关...
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