迁移学习

【无标题】微调是迁移学习吗？是的，微调（Fine-Tuning）可以被视为一种迁移学习（Transfer Learning）的形式。迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是利用在一个任务上学到的知识来改进另一个相关任务的性能。微调正是通过在预训练模型的基础上进行进一步训练，以适应特定任务，从而实现迁移学习的目标。

【机器学习：三十三（一）、支持向量机】支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归任务的机器学习算法，以其高效处理高维数据和非线性问题的能力而闻名。SVM通过寻找一个超平面（Hyperplane）来最大化数据类别之间的边界，从而实现分类任务。

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第9章：基于Vision Transformer（ViT）网络实现的迁移学习图像分类任务：早期秧苗图像识别目录1. ViT 模型2. 早期秧苗分类2.1 数据集2.2 训练2.3 训练结果2.4 可视化网页推理

LLM - 大模型 ScallingLaws 的迁移学习与混合训练(PLM) 教程(3)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145212097

【机器学习：二十三、迁移学习】迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它通过将一个领域中学到的知识（通常称为源领域）应用到另一个相关领域（目标领域）来完成任务。传统机器学习模型通常从零开始训练，依赖大量标注数据。而迁移学习则不同，它通过迁移已有的知识，不仅降低了对目标领域标注数据的需求，还能够提升模型的学习效率和精度。

迁移学习-详解作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用:进行文本分类训练词向量正如它的名字, 在保持较高精度的情况下, 快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势.

Transformers Learning Rate SchedulesLearning Rate Schedules (PyTorch) https://huggingface.co/docs/transformers/v4.48.0/en/main_classes/optimizer_schedules#transformers.SchedulerType

【机器学习篇】从监督学习的懵懂起步至迁移学习的前沿瞭望💬欢迎交流：在学习过程中如果你有任何疑问或想法，欢迎在评论区留言，我们可以共同探讨学习的内容。你的支持是我持续创作的动力！ 👍点赞、收藏与推荐：如果你觉得这篇文章对你有所帮助，请不要忘记点赞、收藏，并分享给更多的小伙伴！你们的鼓励是我不断进步的源泉！ 🚀推广给更多人：如果你认为这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多对机器学习感兴趣的朋友，让我们一起进步，共同提升！

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【Domain Generalization(1)】增量学习/在线学习/持续学习/迁移学习/多任务学习/元学习/领域适应/领域泛化概念理解该系列是对 Domain Generalization 的学习记录，主要学习材料是: https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-024-10922-z 以及 https://ieeexplore.ieee.org/document/9782500

【深度学习】多目标融合算法—样本Loss提权目录一、引言二、样本Loss提权2.1 技术原理2.2 技术优缺点三、总结在朴素的深度学习ctr预估模型中（如DNN），通常以一个行为为预估目标，比如通过ctr预估点击率。但实际推荐系统业务场景中，更多是多种目标融合的结果，比如视频推荐，会存在视频点击率、视频完整播放率、视频播放时长等多个目标，而多种目标如何更好的融合，在工业界与学术界均有较多内容产出，由于该环节对实际业务影响最为直接，特开此专栏对推荐系统深度学习多目标问题进行讲述。

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《迁移学习与联邦学习：推动人工智能发展的关键力量》在人工智能的发展历程中，数据和模型的学习方式不断演进。迁移学习和联邦学习作为两种重要的技术，正逐渐成为行业关注的焦点。

洪水灾害多智能体分布式模拟示例代码灾害动态扩展：多智能体分布式协作：动态奖励函数：新疆地理数据支持：

一文快速预览经典深度学习模型（二）——迁移学习、半监督学习、图神经网络（GNN）、联邦学习Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要简要并通俗地介绍了几种经典的深度学习模型，如迁移学习（Transfer Learning, TL）、半监督学习（Semi-supervised Learning, SSL）、图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）、联邦学习（Federated Learning, FL）等，便于大家初探深度学习的相关知识，并更好地理解深度学习的基础内容，为后续科研开展建立一定的基础，欢迎大家一起交流学习。

AdaptFormer：用2%参数，实现视觉Transformer的高效迁移学习，性能超越全量微调（SSv2提升10%，HMDB51提升19%）论文：AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual Recognition

迁移学习--fasttext概述作为NLP工程领域常用的工具包, fasttext有两大作用：进行文本分类、训练词向量正如它的名字, 在保持较高精度的情况下, 快速的进行训练和预测是fasttext的最大优势。fasttext工具包中内含的fasttext模型具有十分简单的网络结构。使用fasttext模型训练词向量时使用层次softmax结构, 来提升超多类别下的模型性能。由于fasttext模型过于简单无法捕捉词序特征, 因此会进行n-gram特征提取以弥补模型缺陷提升精度。

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深度学习常见名词概念：Sota、Benchmark、Baseline、端到端模型、迁移学习等的定义Sota实际上就是State of the arts 的缩写，指的是在某一个领域做的Performance最好的model，一般就是指在一些benchmark的数据集上跑分非常高的那些模型。

强化学习路径规划：基于SARSA算法的移动机器人路径规划，可以更改地图大小及起始点，可以自定义障碍物，MATLAB代码SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种在线强化学习算法，用于解决决策问题，特别是在部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDPs）中。SARSA算法的核心思想是通过与环境的交互来学习一个策略，该策略能够最大化累积奖励。

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迁移学习！超高创新！GASF-AlexNet-MSA,基于格拉姆角场和AlexNet结合多头注意力机制的故障识别程序1.GASF-AlexNet-MSA,基于格拉姆角场和AlexNet结合多头注意力机制的故障识别程序。算法为Matlab编写，注释清晰，逻辑详细，可以方便地替换数据。

什么是迁移学习？迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将从一个任务中学到的/已有的知识应用到另一个相关任务中。与传统的机器学习方法不同，迁移学习不需要从头开始训练模型，而是利用(迁移)已有知识来加速新任务的学习过程。换句话说，迁移学习放宽了传统机器学习中的两个基本假设，即训练数据和测试数据必须同分布，以及必须有足够数量的标注数据来训练模型，这使得它在处理数据稀缺和计算资源有限等问题时，具有显著优势。