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[pytorh学习]迁移学习transfer learning

迁移学习transfer learning前言前言实际中,很少人会从零开始训练整个卷积神经网络(即随机初始化)。因为很少有机会能得到足够的数据集。常见的是,我们会在一个很大的数据集(比如说Image Net)提前训练,然后使用卷积神经网络(ConvNet)要么作为一个初始值,要么作为一个固定的特征提取器。两种主要的迁移学习情景:Finetuning the convnet: 我们使用p...

#pytorch#深度学习#迁移学习
机器学习知识点整理

量化投资与机器学习简介术语模型简介1术语超参数在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。相关性分析与回归分析1、相关性分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性,当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。如果相关分析时............

#量化投资#机器学习
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