Публикации по теме 'transfer-learning'
Как создать модель трансферного обучения (два метода)
В сверточных нейронных сетях , чтобы достичь максимальной точности и способности к обобщению, нам необходимо протестировать множество экспериментов, добавить слои или скрытые блоки и так далее. Иногда это занимает много времени и может быть просто случайной догадкой.
Но одно можно сказать наверняка: нейронная сеть не является чем-то новым. Наверняка кто-то проделал эту работу и построил работоспособную модель нейронной сети для конкретных задач. И вот оно!
🤔 А что, если мы..
Классификация изображений с использованием проекта FASTAI- Dogs vs Cats Project
Всем привет!
Сегодня я проверю свои знания о классификации изображений из предыдущих руководств, используя набор данных DOGS от Kaggle. Это будет не объяснение кода, как это уже было описано в предыдущих постах, а скорее публикация моего кода вместе с необходимыми модификациями и результатами здесь. Я рекомендую вам также попробовать построить свою собственную модель классификации изображений, используя либо DOGS, либо другой набор данных ( https://docs.fast.ai/data.external.html ), и не..
Введение в Keras и трансферное обучение для самоуправляемых автомобилей
Введение в Keras и использование трансферного обучения в разработке архитектур глубокого обучения
В этой средней статье я собираюсь объяснить основные концепции Keras, Transfer Learning и многослойной сверточной нейронной сети. Я представлю интерфейс, который находится поверх TensorFlow и позволяет нам использовать мощь TensorFlow с гораздо более кратким кодом.
Это верно. В этой средней статье мы будем строить глубокую нейронную сеть, используя новый набор инструментов. У нас..
Распознавание лиц с использованием трансферного обучения
Переносное обучение использует знания, полученные при решении одной проблемы, и применяет их к другой, но связанной проблеме.
Например, знания, полученные при обучении распознаванию автомобилей, можно в какой-то степени использовать для распознавания грузовиков.
Предварительная подготовка
Когда мы обучаем сеть на большом наборе данных (например, ImageNet) , мы обучаем все параметры нейронной сети и, следовательно, обучаем модель. На вашем графическом процессоре это может..
Использование CNN и трансферного обучения для классификации изображений: классификатор пород собак
Использование CNN и трансферного обучения для классификации изображений: классификатор пород собак
Сверточная нейронная сеть (CNN) находит наиболее естественное применение в задачах, связанных с обработкой изображений. В этой статье мы увидим, что CNN можно использовать для обнаружения определенных элементов изображения, а также для классификации этих элементов по категориям. В частности, здесь будет представлен пример CNN, способного определить породу собаки по ее изображению. В..
Магия трансферного обучения: как превратить данные в золото
Введение
В мире машинного обучения трансферное обучение стало модным словом, и на то есть веская причина. Трансферное обучение произвело революцию в том, как мы обучаем и разрабатываем нейронные сети, упрощая достижение высокой точности с ограниченными данными, сокращая время и стоимость обучения и улучшая обобщение.
Итак, что такое трансферное обучение? Проще говоря, это метод использования знаний, полученных моделью, для решения конкретной задачи и применения их к другой..
Демистификация трансферного обучения
Представьте, что вы опытный шеф-повар, пытающийся придумать новый сорт пиццы. Вы не начинаете с нуля с каждым ингредиентом; вместо этого вы черпаете из своего кулинарного репертуара, используя приемы и сочетания вкусов, которые вы освоили с течением времени.
Трансферное обучение в ИИ работает аналогичным образом, когда программа, обученная одной задаче, повторно используется в качестве отправной точки для другой задачи. Программа извлекает выгоду из того, что она извлекла из одной..
