【2022B站最好的遷移學習課程推薦】遷移學習從入門到實戰(zhàn) 全套課程（附帶課程課
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1-遷移學習的目標 P1 - 00:15
?問題：引入遷移學習
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1-遷移學習的目標 P1 - 01:12
?遷移學習介紹
卷積目的：特征提取
對于神經(jīng)網(wǎng)絡：不要當成算法，當成特征提取方法
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2-遷移學習策略 P2 - 00:27
?任務的差別
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2-遷移學習策略 P2 - 01:22
?訓練自己網(wǎng)絡如何改變
兩種方案
A：權重參數(shù)初始化
B：凍住
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2-遷移學習策略 P2 - 02:54
?全連接層：按照自己任務訓練，微調，不做大改變
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2-遷移學習策略 P2 - 03:29
?什么時候凍住
數(shù)據(jù)量越大，凍住的越少
任務差距大：只初始化，不凍住
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2-遷移學習策略 P2 - 05:03
?舉例子
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 00:16
?models
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 00:59
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 02:15
?模型加載
最后一層
看自己的任務是幾分類
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 04:22
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 06:26
?遷移學習：選擇性凍住一些層
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8-加載訓練好的網(wǎng)絡模型 P3 - 07:57
?改哪些東西
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9-優(yōu)化器模塊配置 P4 - 00:32
?與訓練權重
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9-優(yōu)化器模塊配置 P4 - 03:08
?優(yōu)化器
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10-實現(xiàn)訓練模塊 P5 - 01:15
?best model
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10-實現(xiàn)訓練模塊 P5 - 01:48
?遍歷每一個epoch
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10-實現(xiàn)訓練模塊 P5 - 02:03
?取數(shù)據(jù)
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10-實現(xiàn)訓練模塊 P5 - 04:52
?模型保存
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11-訓練結果與模型保存 P6 - 00:16
?訓練：注意幾個參數(shù)
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11-訓練結果與模型保存 P6 - 03:16
?訓練所有層
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11-訓練結果與模型保存 P6 - 06:25
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12-加載模型對測試數(shù)據(jù)進行預測 P7 - 00:15
?測試
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12-加載模型對測試數(shù)據(jù)進行預測 P7 - 00:55
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12-加載模型對測試數(shù)據(jù)進行預測 P7 - 01:53
?測試
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