迁移学习

基于PyTorch的深度学习——迁移学习3提高模型的泛化能力最重要的3大因素是数据、模型和损失函数，其中数据又是3个因素中最重要的因素。但数据的获取往往不充分或成本比较高。那是否有其他方法，可以快速又便捷地增加数据量呢？在一些领域存在，如图像识别、语言识别等，可以通过水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转等数据增强技术来增加数据量，被证明是非常有效地。

基于PyTorch的深度学习——迁移学习4微调 = 在预训练模型的基础上，继续训练（更新）部分或全部原有参数 + 新加的层，以适应新任务。此外预先训练的网络参数也会被更新，但会使用较小的学习率以防止预先训练好的参数发生较大的改变。

基于PyTorch的深度学习——迁移学习2现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10加载数据接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）基于迁移学习的大型复杂结构冲击监测论文题目：Impact Monitoring of Large and Complex Structures Based on Transfer Learning（基于迁移学习的大型复杂结构冲击监测）

迁移学习的第一类方法：数据分布自适应(1)——边缘分布自适应Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的基本方法（基于样本、特征、模型、关系的迁移）之后，本文主要将介绍迁移学习的第一类方法——数据分布自适应，重点阐述了边缘分布自适应的原理与应用。该方法通过缩小源域和目标域边缘概率分布的距离实现迁移，核心思想是利用特征映射使两域数据分布接近。文章详细讲解了迁移成分分析(TCA)方法，包括其基于最大均值差异(MMD)的距离度量、核矩阵变换以及优化目标，并通过可视化对比展示了TCA在数据分布对齐上的优势。该方法为处理不同分布数据提供了有效解决方案。

迁移学习的基本方法——基于样本、特征、模型、关系的迁移Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的其他度量准则（KL散度与JS距离、MMD、PA、A-distance、HSIC）之后，本文主要将介绍迁移学习的四种基本方法——基于样本迁移、基于特征迁移、基于模型迁移、基于关系迁移。其中，基于样本迁移通过调整源域样本权重实现迁移；基于特征迁移通过特征变换减少域间差异，是目前研究热点；基于模型迁移寻找共享参数，多与深度神经网络结合；基于关系迁移关注样本间关系，但相关研究较少。文章重点分析了基于特征和模型的方法，指出它们是目前迁移学习领域的主要研究方向。

ResNet18 迁移学习实战：CIFAR-10 图像分类与 CPU 优化深度学习的发展历程中，网络深度一直是提升模型性能的关键因素。然而，传统深层网络面临着梯度消失 / 爆炸和退化问题，限制了网络深度的进一步增加。2016 年，何恺明团队提出的ResNet（残差网络）通过引入残差连接，成功解决了深层网络的训练难题，在 ImageNet 比赛中取得了突破性成果。

AlexNet 迁移学习实战：CIFAR-10 图像分类实验2012 年，AlexNet 在 ImageNet 图像分类比赛中以显著优势夺冠，开启了深度学习在计算机视觉领域的黄金时代。AlexNet 通过更深的网络结构、ReLU 激活函数、Dropout 正则化等创新，大幅提升了图像分类精度，成为卷积神经网络（CNN）发展史上的里程碑。

VGG16 迁移学习实战：CIFAR-10 图像分类优化方案VGGNet 是 2014 年 ILSVRC 比赛的亚军模型，以其简洁的设计理念（小卷积核 + 深度堆叠）和强大的特征提取能力，成为深度学习领域的经典模型。本文基于 PyTorch 框架，结合迁移学习和多项优化策略，使用 VGG16 模型对 CIFAR-10 数据集进行分类，在保证训练效率的同时，实现了较高的分类准确率。

吃完香皂不吐泡

【深度学习实战/计算机视觉实战】PyTorch框架下基于ResNet的102种花卉图像分类模型PS：以下代码在 VS Code 的 Jupyter Notebook 中运行，环境为 torch2.5.1 + Python 3.9 + CUDA 11.8。请按顺序依次执行即可。文件夹结构如下：

一碗白开水一

【论文阅读】VQ-VAE|Neural Discrete Representation Learning首个提出 codebook 机制的生成模型标题： Neural Discrete Representation Learning在没有监督的情况下学习有用的表示仍然是机器学习中的一个关键挑战。在本文中，作者提出了一种简单而强大的生成模型，该模型可以学习这种离散表示。作者的模型，即向量量化变分自编码器（VQ-VAE），在两个关键方面不同于传统的VAE：编码器网络输出离散的代码，而不是连续的代码；并且先验是学习得到的，而不是静态的。为了学习离散的潜在表示，作者引入了向量量化（VQ）的思想。使用VQ方法使得模型能够规避“后验塌陷”问题——在强大的自回归

【建模先锋】

精品数据分享 | 锂电池数据集（六）基于深度迁移学习的锂离子电池实时个性化健康状态预测继前分享的锂电池数据精品数据分享 | 锂电池数据集（一）新能源汽车大规模锂离子电池数据集精品数据分享 | 锂电池数据集（二）Nature子刊论文公开锂离子电池数据

沟通QQ1922638

探索质心侧偏角 - 质心侧偏角速度相平面质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面(sideslip angle phase plane) 质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面程序，其中包括相平面绘制，鞍点绘制，双线法边界绘制及公式E1和E2的计算与拟合。已一键出图，包括斜率计算，带自编说明文档和双线法拟合数据。

迁移学习基础知识——总体思路和度量准则（距离和相似度）Hi，大家好，我是半亩花海。在上节说明了迁移学习领域的一些基本知识，那么对迁移学习的问题进行简单的形式化之后，本文主要将介绍迁移学习的总体思路和常用度量准则（这里先说明距离和相似度）。核心思路是寻找源领域与目标领域的相似性（不变量）并加以利用。常用的距离度量包括欧氏距离、闵可夫斯基距离和马氏距离；相似度度量则涵盖余弦相似度、互信息、皮尔逊相关系数和Jaccard相关系数。这些度量方法对设计迁移学习算法至关重要，旨在定量评估领域相似性并指导学习过程优化。

第13章迁移学习：让AI学会“举一反三“的艺术目录13.1 领域偏移：当AI遇到"水土不服"什么是领域偏移？领域偏移的根源领域偏移的影响检测领域偏移

迁移学习的基于股票数据预训练加速在金融时间序列建模领域，不同资产类别（如股票指数与商品期货）往往共享相似的波动模式特征。通过将源领域（股票市场）积累的知识迁移至目标领域（期货市场），可有效缓解后者因数据稀缺导致的过拟合问题。这种跨市场知识转移依托于两个关键假设：①特征空间同构性（价格形态、成交量分布等基础属性具有普适性）；②任务相关性（趋势追踪、均值回归等交易逻辑存在共性）。

MLGO微算法科技基于迁移学习与特征融合的运动想象分类算法技术在人工智能、生物信号处理和神经工程高度融合的当今时代，脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）正逐渐摆脱实验室限制，步入医疗康复、神经反馈、情绪识别、无人设备控制等应用领域。其中，基于运动想象的脑机接口（MI-BCI）技术尤为受到关注。近日，微算法科技（NASDAQ:MLGO）发布了一项重大技术成果：基于迁移学习和特征融合的运动想象分类算法，该算法在EEG信号解码准确性和模型可迁移性上实现了双重突破，为高效、实用的BCI系统奠定了坚实的基础。

基于深度卷积神经网络与迁移学习的动物图像分类动物图像分类是一项复杂任务，通过人工智能算法根据视觉特征识别和归类动物。这项技术具有广泛应用场景，包括野生动物保护、兽医学乃至农业领域。随着深度学习与计算机视觉技术的发展，如今已能构建高精度、高效率的动物图像分类系统，实现海量图像的实时分析。

深度学习迁移学习应用在当今人工智能技术飞速发展的时代背景下，深度学习和迁移学习作为两大核心领域，正日益受到全球范围内的广泛关注和研究。深度学习，凭借其独特的神经网络架构，能够在处理复杂数据时展现出惊人的能力和灵活性，而迁移学习则通过利用已有知识和技术来加速新任务的解决过程，从而显著提高学习效率。

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的少样本学习与迁移学习融合嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！当视线转向自然语言处理（NLP），医疗、跨境电商等领域正陷入 “数据冰川” 困境 —— 罕见病标注数据不足千条、小语种商品描述仅数百条，传统模型在这样的 “数据沙漠” 中举步维艰。