吴恩达机器学习笔记 二十一 迁移学习 预训练

迁移学习(transfer learning):直接把神经网络拿来,前面的参数可以直接用,把最后一层改了。

两种训练参数的方式:

1.只训练输出层的参数

2.训练所有参数

当只有一个小数据集的时候,第一种方法很好;若数据集稍微大一些的话第二个方法更好。

两个步骤:

监督预训练(supervised pretraining):在一个大数据集上训练,得到参数

微调(fine tuning):进一步训练,微调权重以适应具体的应用

迁移学习的另一个优点:可以直接用别人训练好的神经网络

迁移学习为什么有用? 例如图像识别来说,一个识别猫狗的神经网络的某些隐藏层可能是用来识别边界、识别线条,这些都是一些基本的操作,所以也可以直接用来识别手写数字。

相关推荐
搞一搞汽车电子13 分钟前
S32K3平台eMIOS 应用说明
开发语言·驱动开发·笔记·单片机·嵌入式硬件·汽车
大筒木老辈子1 小时前
Linux笔记---封装套接字
笔记
AlexMercer10122 小时前
[前端]1.html基础
前端·笔记·学习·html
楚肽生物小敏2 小时前
Cy3-Tyramide,Cyanine 3 Tyramide; 174961-75-2
笔记
非门由也2 小时前
《sklearn机器学习——回归指标1》
机器学习·回归·sklearn
拓端研究室2 小时前
Python用PSO优化SVM与RBFN在自动驾驶系统仿真、手写数字分类应用研究
人工智能·机器学习
健康平安的活着3 小时前
langchain4j笔记篇(阳哥)
笔记
小白狮ww3 小时前
RStudio 教程:以抑郁量表测评数据分析为例
人工智能·算法·机器学习
ホロHoro4 小时前
学习笔记:MYSQL(4)
笔记·学习·mysql
空白到白8 小时前
决策树-面试题
算法·决策树·机器学习