《人工智能應(yīng)用素養(yǎng)》-13.6基于遷移學(xué)習(xí)改進(jìn)_第1頁
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01目錄CONTENTS遷移學(xué)習(xí)原理02遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)遷移學(xué)習(xí)原理遷移學(xué)習(xí)(TransferLearning)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)研究方向，主要研究如何將任務(wù)A上學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到任務(wù)B上，以提高在任務(wù)B上的泛化性能。通過遷移任務(wù)A上學(xué)習(xí)的知識(shí)，在任務(wù)B上訓(xùn)練分類器可以使用更少的樣本和更少的訓(xùn)練代價(jià)，并且獲得不錯(cuò)的泛化能力任務(wù)A為貓、狗分類問題，任務(wù)B為牛、羊分類問題。任務(wù)A和任務(wù)B存在大量的共享知識(shí)在訓(xùn)練任務(wù)B的分類器時(shí)，可以不從零開始訓(xùn)練，而是在任務(wù)A上獲得的知識(shí)的基礎(chǔ)上面進(jìn)行訓(xùn)練或微調(diào)(Fine-tuning)遷移學(xué)習(xí)方法：網(wǎng)絡(luò)微調(diào)技術(shù)。對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般認(rèn)為它能夠逐層提取特征，越末層的網(wǎng)絡(luò)的抽象特征提取能力越強(qiáng)，輸出層一般使用與類別數(shù)相同輸出節(jié)點(diǎn)的全連接層，作為分類網(wǎng)絡(luò)的概率分布預(yù)測(cè)。對(duì)于相似的任務(wù)A和B，如果它們的特征提取方法是相近的，則網(wǎng)絡(luò)的前面數(shù)層可以重用，網(wǎng)絡(luò)后面的數(shù)層可以根據(jù)具體的任務(wù)設(shè)定從零開始訓(xùn)練。舉例遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)思路在DenseNet121的基礎(chǔ)上，使用ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型參數(shù)初始化DenseNet121網(wǎng)絡(luò)，并去除最后一個(gè)全連接層，追加新的分類子網(wǎng)絡(luò)，最后一層的輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為

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