了解这些模型和语料库的背景知识是很重要的，从而可以了解是否使用词嵌入学习是明智的。人们通常不会使用“嵌入式”迁移学习，但我不同意，因为这与计算机视觉上的转移学习有相似之处。...虽然体系结构经常被重用，但是在构成网络体系结构中没有单一的策略。通常，深度学习技术已经被发明并应用于大型数据集(如ImageNet或MS Coco)的研究设置。...能够区分图像中的边缘线条和形状(左)可以更容易地判断出什么是“汽车”。迁移学习允许你利用其他计算机视觉模型中的学习模式。 在计算机视觉问题上使用迁移学习时，使用两种方法。...更具体地说，你删除了大型网络的最后N个层(通常是N=1或N=2)，并使用大型预先训练网络的输出作为图像的特征表示。这是基于预先训练的网络中的第一个层学习问题独立特征的假设。...Keras的API允许你加载预先训练的网络，并在训练期间保持几个层的固定。在下一节中，我将再次讨论两个用例，分别是迁移学习是有用的，而另一个则是没有用的。
直观地说，它确保每一层激活在训练期间的更新大小保持一致，而不管宽度如何。...此外，它还可以同时迁移各种超参数。 以 Transformer 为例，图3展示了关键超参数如何在宽度上保持稳定。...下图4使用相同的 transformer 设置来显示最佳学习率如何在合理的非宽度维度范围内保持稳定。 图4：在 µP 中参数化并在 Wikitext-2 上训练的不同大小的 transformer。...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。...研究者认为：实际使用特征学习神经网络时，为了获得适用的见解，µP 的特征学习极限会比 NTK 极限更自然。因此，过参数化神经网络应该在大型宽度设置中重现 µP 的特征学习极限。
更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。...迁移学习 在迁移学习中，我们希望利用源任务学到的知识帮助学习目标任务。例如，一个训练好的图像分类网络能够被用于另一个图像相关的任务。再比如，一个网络在仿真环境学习的知识可以被迁移到真实环境的网络。...总的来说，神经网络迁移学习有两种方案：特征提取和微调。迁移学习一个典型的例子就是载入训练好VGG网络，这个大规模分类网络能将图像分到1000个类别，然后把这个网络用于另一个任务，如医学图像分类。 ?...这能使新任务从源任务中学习到的特征中受益。但是，这些特征更加适合源任务。 2) 微调 微调允许学习目标任务时修改预训练的网络参数。通常，在预训练的网络之上加一个新的随机初始化的层。...预训练网络的参数使用很小的学习率更新防止大的改变。通常会冻结网络底层的参数，这些层学到更通用的特征，微调顶部的层，这些层学到更具体的特征。
图8 固定学习率和周期学习率的比较 迁移学习中的学习率问题 在fast.ai的课程中，许多的实例都是应用已经训练好的模型去解决AI问题（迁移学习问题）。...比如，在解决图像分类问题时，学员会学习如何使用已训练模型（如VGG或Resnet50），并将其与任一图像数据集连接，用于解决你想预测的问题。...以下是fast.ai中建模的几个典型步骤： [1] 打开data augmentation，设置precompute=Ture; [2] 使用lr_fine()命令，寻找最大的学习率； [3] 从已定义的激活函数开始训练上一层...以上的几个步骤中，步骤2、5和7都是有关学习率的。步骤2其实就是我们前面讲到的，如何在训练模型前找到最佳的学习率。...而在最后的网络中（如绿色的层），往往代表的是局部的细节特征（如眼球、嘴和鼻子等），这些信息不是我们关心的，因此没必要保留。所以设置较大的学习率快速的进行迭代。
为什么使用VGG进行迁移学习？ VGG架构因其简单且有效的结构而备受推崇。其使用了多个小的3x3卷积核，并通过堆叠层来增加网络的深度。...使用VGG进行迁移学习有以下几个优势： 预训练权重：VGG已经在大规模数据集（如ImageNet）上训练，学习到了丰富的视觉特征，如边缘、纹理和形状等。...在迁移学习中，我们通常使用较小的学习率来微调模型。...以下是一些常见的学习率调节策略： 初始学习率较小：由于VGG的卷积层已经通过ImageNet数据集学习了丰富的特征，我们不希望在微调时打破这些已有的权重。...希望本文能够帮助你深入理解如何在VGG上进行迁移学习并进行超参数调节，从而提升你的模型性能。
前言 这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。...设卷积核大小是，每个输出通道的特征图大小是，则该层每个样本做一次前向传播时卷积层的计算量(Calculations)是。而卷积核的学习参数(Params)为。定义卷积层的计算量核参数量比值为。...对于卷积层来讲，如果卷积核大小为那么每个神经元只需要和原始图像中的一个的局部区域连接，所以一共只有个连接。可以看到通过局部连接，卷积层的参数量减少了很多。 权值共享：在上面的局部连接中，一个有个参数。...卷积层是如何在图像中起作用的？ 首先说，这一部分基本看下面这篇论文就足够了。地址为：https://arxiv.org/abs/1311.2901 。...后记 本节是卷积神经网络学习路线（一），主要讲了卷积神经网络的组件以及卷积层是如何在图像中起作用的？希望对大家有帮助。
2 模型简介 图1 首先使用ImageNet预训练的ViT，并使用不同的迁移学习算法将其转移到下游鸟类分类中。在这里，将这些模型的注意力图可视化。...（b） 先前的迁移学习方法，如微调、LoRA和VPT，未能专注于与任务相关的对象，从而实现了次优性能。 在这项工作中，作者表明重新聚焦注意力是迁移学习的关键。...例如，从一个文本分类任务迁移到一个图像分类任务，如果它们使用不同的特征表示方法，如词向量和像素值，且有不同的类别标签，那么就是异构迁移学习。...使用源域模型提取特征，转移到目标模型中。...8.迁移学习的前景 多源迁移学习的探索：现有方法主要基于单一源域进行迁移，未来可研究如何有效集成多个源域的信息。 异构迁移学习的发展：研究如何在源域和目标域特征空间、分布差异大的情况下进行有效迁移。
先在源任务上进行强化学习，然后将学到的策略、模型参数或知识迁移到目标任务中。 适应方式 使用少量数据或梯度更新，通过元策略快速调整模型在新任务中的表现。...其实现方式包括： 策略迁移（Policy Transfer）：将从源任务中学到的策略直接应用于目标任务，或者使用源任务中的策略作为目标任务的初始化策略，再在目标任务上进一步训练。...自动驾驶：将一个城市中学到的驾驶策略迁移到另一个城市中，通过适当的微调减少学习时间。 4.总结 元强化学习：关注的是如何在多个不同任务上训练一个元策略，以便在新任务中能够快速适应。...源任务和目标任务之间通常有较强的相似性，如共享特征或领域。 适应方式 学习元策略，使模型能够在面对新任务时快速学到最佳策略。 通过将源任务的知识迁移到目标任务中，减少目标任务中的训练需求。...替换全连接层： 最后的全连接层被替换为一个新的线性层，输出的类别数为我们新任务的类别数（如 2 类：猫和狗）。
扩展初始化容易，但扩展训练难 大型神经网络很难训练，部分原因是不了解其行为如何随着规模增加而变化。在深度学习的早期工作中，研究者采用启发式算法。一般来说，启发式方法试图在模型初始化时保持激活扩展一致。...此外，它还可以同时迁移各种超参数。 以 Transformer 为例，图 3 展示了关键超参数如何在宽度上保持稳定。...下图 4 使用相同的 transformer 设置来显示最佳学习率如何在合理的非宽度维度范围内保持稳定。...相反，其他扩展规则（如 PyTorch 中的默认初始化或 NTK 参数化），随着网络变得越来越宽，超参数空间中的最优值却越来越远。...研究者认为：实际使用特征学习神经网络时，为了获得适用的见解，µP 的特征学习限制会比 NTK 限制更自然。因此，过参数化神经网络应该在大型宽度设置中重现 µP 的特征学习限制。
, DRL）**中的应用，重点介绍了在深度强化学习中使用的迁移机制，如网络微调、共享表示以及卷积网络中提取的特征迁移。...关键概念: 表示迁移: 论文解释了如何在深度网络中共享特征提取层，以减少学习时间。 预训练模型: 讨论了如何使用源任务的预训练网络，通过微调加速目标任务学习。...需要保留预训练模型中可迁移的部分（如隐藏层的权重），而重新初始化输入层和输出层，以适应目标环境的状态和动作空间。...延长微调的训练时间可以帮助智能体逐渐学习如何在目标任务中表现得更好。 调整探索策略：在迁移学习中，减少初期的探索率可能会导致智能体没有足够的探索来适应新环境。...使用更适合的初始化：仅迁移隐藏层的权重，重新初始化输入层和输出层，这在一定程度上可以帮助智能体在新的环境中从更合适的状态开始微调。
我的主页：2的n次方_ 在机器学习领域，充足的标注数据通常是构建高性能模型的基础。然而，在许多实际应用中，数据稀缺的问题普遍存在，如医疗影像分析、药物研发、少见语言处理等领域。...1.1 迁移学习 迁移学习作为小样本学习的重要基石，通过利用已在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，实现了知识的跨领域传递。这一过程显著降低了新任务对大量标注数据的需求。...小样本学习的常用技术 在实际应用中，小样本学习通常结合多种技术来应对数据稀缺问题。...以下是几种常用的小样本学习方法： 2.1 基于特征提取的迁移学习 特征提取通过利用预训练模型提取数据的特征，然后使用这些特征训练一个简单的分类器。...我们将结合迁移学习和数据增强技术，演示如何在数据稀缺的情况下构建一个有效的模型。 3.1 数据集准备 首先，我们准备一个小型的图像数据集（如CIFAR-10的子集），并进行数据增强。
ImageNet 数据集不仅使 2012 年非常重要的深度学习能力展示成为可能，而且在迁移学习中也取得了同样重要的突破：研究人员很快意识到，在 ImageNet 现有模型中学习的权重可用于完全初始化其它数据集的模型...在 CV 中，在 ImageNet 上通过预处理进行迁移学习实际上非常有效，以至于现在不使用它会被认为是蛮干（Mahajan et al., 2018）。 ImageNet 中有什么？...众所周知，在 ImageNet 上训练的深层神经网络的特征迁移顺序为从第一层到最后一层、从一般任务到特定任务：较低层学习建模低级特征，如边缘，而较高层学习建模高级概念，如图案和整个部分或对象，如下图所示...有两个主要的范式，一是是否将预训练语言模型作为固定的特征提取器，并将其表征作为特征整合到随机初始化的模型（正如 ELMo 所做的）中；二是是否微调完整的语言模型（如 ULMFiT 所做的）。...我在下一月将展示 NLP 迁移学习的每个核心组件的作用：包括表达性很强的语言模型编码器（如深度 BiLSTM 或 Transformer），用于预训练的数据的量和本质，以及微调预训练模型使用的方法。
更实际的方法，如重新使用训练好的网络解决其他任务，或针对许多任务使用相同的网络。这篇文章中，我们会讨论两个重要的方法：迁移学习和多任务学习。...迁移学习 在迁移学习中，我们希望利用源任务学到的知识帮助学习目标任务。例如，一个训练好的图像分类网络能够被用于另一个图像相关的任务。再比如，一个网络在仿真环境学习的知识可以被迁移到真实环境的网络。...总的来说，神经网络迁移学习有两种方案：特征提取和微调。迁移学习一个典型的例子就是载入训练好VGG网络，这个大规模分类网络能将图像分到1000个类别，然后把这个网络用于另一个任务，如医学图像分类。...这能使新任务从源任务中学习到的特征中受益。但是，这些特征更加适合源任务。 2) 微调 微调允许学习目标任务时修改预训练的网络参数。通常，在预训练的网络之上加一个新的随机初始化的层。...预训练网络的参数使用很小的学习率更新防止大的改变。通常会冻结网络底层的参数，这些层学到更通用的特征，微调顶部的层，这些层学到更具体的特征。
本文将介绍如何在MATLAB中构建神经网络，涵盖基础概念、实用代码示例以及常见问题的解决方案。1. 深度学习基础1.1 什么是深度学习？...ReLU在隐藏层中通常表现良好，而softmax常用于输出层的多分类任务。5.2 如何防止过拟合？为了防止过拟合，可以使用以下方法：数据增强：增加训练数据的多样性。...常见深度学习问题与解决方案9.1 梯度消失与梯度爆炸在深层网络中，梯度消失或爆炸是常见问题。为解决该问题，可以采用以下方法：权重初始化：使用He或Xavier初始化方法。...总结本文提供了一份实用指南，介绍了如何在MATLAB中构建深度学习模型。以下是主要内容的概述：深度学习基础：介绍了深度学习的概念以及MATLAB深度学习工具箱的优势。...迁移学习：讲解了迁移学习的概念及其在MATLAB中的实现，利用预训练模型加速新任务的学习。常见问题解决方案：针对梯度消失、过拟合等常见问题，提供了有效的解决策略。
微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。...另外一种解决办法是应用迁移学习（transfer learning），将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。...本节我们介绍迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。如图9.1所示，微调由以下4步构成。 在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。...我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。 为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。...由于是在很大的ImageNet数据集上预训练的，所以参数已经足够好，因此一般只需使用较小的学习率来微调这些参数，而fc中的随机初始化参数一般需要更大的学习率从头训练。
例如，如果你在大规模的图像分类任务（如ImageNet）上训练了一个深度神经网络，你就可以将这个预训练的模型迁移到一个新的图像分类任务中，而无需从零开始训练。3....例如，在图像分类任务中，通常会保留卷积层，重新训练全连接层以适应新的分类任务。从头训练：虽然这种方法较少见，但对于源任务和目标任务差异较大的情况，可能需要从头开始训练。...通常，只有在目标任务与源任务有显著差异时，才会使用这种方法。4. 迁移学习的实际应用与案例4.1 图像识别与分类图像识别是迁移学习最常见的应用之一，尤其是在处理大规模图像数据集时。...通过迁移学习，可以将从一个环境中学到的知识迁移到另一个相似的环境中，从而加速学习过程。例如，在自动驾驶中，智能体通过在虚拟环境中进行训练，学到了如何在不同的道路条件下驾驶。...因此，如何在微调过程中防止过拟合，仍然是一个需要进一步探讨的问题。数据和资源的需求：尽管迁移学习可以减少训练数据的需求，但预训练模型通常需要大量的数据和计算资源。
2、系列文章本文是系列文章中的第 7 篇，本系列总目录如下：《IM通讯协议专题学习(一)：Protobuf从入门到精通，一篇就够！》...《IM通讯协议专题学习(二)：快速理解Protobuf的背景、原理、使用、优缺点》《IM通讯协议专题学习(三)：由浅入深，从根上理解Protobuf的编解码原理》《IM通讯协议专题学习(四)：从Base64...《IM通讯协议专题学习(六)：手把手教你如何在Android上从零使用Protobuf》（稍后发布..）...《IM通讯协议专题学习(七)：手把手教你如何在NodeJS中从零使用Protobuf》（* 本文）《IM通讯协议专题学习(八)：金蝶随手记团队的Protobuf应用实践(原理篇) 》（稍后发布..）...您可以将一些公用的 Message 定义在一个 package 中，然后在别的 .proto 文件中引入该 package，进而使用其中的消息定义。
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。...默认扫描速率较低，可使用 -T4 或 -T5 提高速度，但可能会被目标主机识别为攻击行为。----
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