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Transfer Learning

evalute(model, test_loader) print('test_acc:', test_acc) if __name__ == '__main__': main() Transfer...那我们能不能用ImageNet的一些train好的模型,拿来帮助我们解决一下特定的图片分类任务,这就是Transfer Learning,也就是在A任务上train好一个分类器,再transfer到B上去...我个人理解Transfer Learning的作用是这样的,我们都知道神经网络初始化参数非常重要,有时候初始化不好,可能就会导致最终效果非常差。...,相当于帮你做了一个很好的初始化,你在这个网络的基础上,去做B任务,如果这两个任务比较接近的话,夸张一点说,这个网络的训练可能就只需要微调一下,就能在B任务上显示出非常好的效果 下图展示的是一个真实的Transfer...把除了最后一层以外的所有层都取出来,保存在list中,然后用*将其list展开,之后接一个我们自定义的Flatten层,作用是将output打平,打平以后才能送到Linear层去 上面几行代码就实现了Transfer

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    【机器学习】迁移学习(Transfer)详解!

    什么是迁移学习 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。...基本问题主要有3个: How to transfer: 如何进行迁移学习?(设计迁移方法) What to transfer: 给定一个目标领域,如何找到相对应的源领域,然后进行迁移?...(源领域选择) When to transfer: 什么时候可以进行迁移,什么时候不可以?(避免负迁移) 4. 迁移学习有哪些常用概念?...基于特征的迁移 (Feature based TL):将源域和目标域的特征变换到相同空间 基于特征的迁移方法 (Feature based Transfer Learning) 是指将通过特征变换的方式互相迁移...转存失败重新上传取消 基于关系的迁移 (Relation based TL):利用源域中的逻辑网络关系进行迁移 基于关系的迁移学习方法 (Relation Based Transfer Learning

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    给sqlmap装上chunk transfer的辅助

    首先普及一下“HTTP协议之chunk编码(分块传输编码)” Transfer-Encoding: chunked 表示输出的内容长度不能确定,普通的静态页面、图片之类的基本上都用不到这个。...但动态页面就有可能会用到,但我也注意到大部分asp,php,asp.net动态页面输出的时候大部分还是使用Content-Length,没有使用Transfer-Encoding: chunked。...不过如果结合:Content-Encoding: gzip 使用的时候,Transfer-Encoding: chunked还是比较有用的。...如果结合Transfer-Encoding: chunked使用,就不必申请一个很大的字节数组了,可以一块一块的输出,更科学,占用资源更少。...进行Chunked编码传输的HTTP Response会在消息头部设置: Transfer-Encoding: chunked 表示Content Body将用Chunked编码传输内容。 ?

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