开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

无法将EfficientNet与迁移学习一起使用

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中表现出色。而迁移学习是一种机器学习技术，通过利用已经训练好的模型在新任务上进行微调，以加快模型训练速度并提高性能。

然而，将EfficientNet与迁移学习一起使用是完全可行的。具体而言，可以通过以下步骤来实现：

导入EfficientNet模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）导入EfficientNet模型，以便在后续的迁移学习中使用。
冻结模型参数：为了保持EfficientNet的预训练权重，需要冻结模型的所有参数。这样可以防止在迁移学习过程中对模型的初始权重进行更新。
添加自定义层：在EfficientNet模型的顶部添加自定义层，以适应新的任务需求。这些自定义层可以是全连接层、池化层、卷积层等，根据具体任务的要求进行设计。
数据准备：准备用于迁移学习的新任务数据集。确保数据集与EfficientNet模型的输入尺寸相匹配，并进行必要的数据预处理和增强操作。
迁移学习训练：使用新任务数据集对添加了自定义层的EfficientNet模型进行训练。在训练过程中，只更新自定义层的权重，保持EfficientNet模型的参数不变。
模型评估与调优：使用验证集对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行模型调优。可以调整自定义层的结构、学习率等超参数来提高模型性能。
迁移学习应用场景：EfficientNet与迁移学习结合可以应用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。通过迁移学习，可以利用EfficientNet在大规模图像数据上预训练的优势，快速构建和训练适应特定任务的模型。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云图像识别：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition
腾讯云人脸识别：https://cloud.tencent.com/product/fr
腾讯云自然语言处理：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云计算机视觉：https://cloud.tencent.com/product/cv

相关搜索:无法将PySide与蟒蛇一起使用无法将libsvm与OCaml一起使用无法将txdb与Gormigrate一起使用无法将@NamedEntityGraph与@ElementCollecion一起使用无法将regex与pyinotify一起使用无法将loc与DatetimeIndex一起使用无法将ggvis与shiny一起使用无法将PSQL与Qt一起使用无法将sqlite与LocalExecutor一起使用[AIrflow]无法将属性路径与rdflib一起使用无法将python 2.7与cygwin一起使用无法将Terraform与GCP SQL一起使用无法将forEach与文件列表一起使用似乎无法将GPU与tensorflow一起使用无法将isoWeekDay与moment变量一起使用将if与or一起使用无法将SELECT MAX CASE与规则一起使用无法将Jenkins API令牌与wget一起使用无法将openlayers-3与webpack一起使用无法将PJSUA Python模块与PulseAudio一起使用

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

4个计算机视觉领域用作迁移学习的模型

我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。

04

PyTorch-24h 06_迁移学习

您可能会想，是否已经存在一个性能良好的模型来解决我们的问题？在深度学习的世界里，答案通常为是。我们将了解如何使用称为迁移学习（transfer learning）的强大技术。

02

小白学论文 | EfficientNet强在哪里

efficientNet的论文原文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

01

卷积神经网络学习路线（二十二）| Google Brain EfficientNet

这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。

05

谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

目前提高CNN精度的方法，主要是通过任意增加CNN深度或宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估。

03

再改YOLO | YOLO-ReT让边缘端也可以实时检测

目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而，为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备，通常需要对模型进行比较大的压缩，但是与之而来的也降低了模型的准确性。

03

小白学PyTorch | 13 EfficientNet详解及PyTorch实现

efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf

02

谷歌开源缩放模型EfficientNets：ImageNet准确率创纪录，效率提高10倍

最近，谷歌基于AutoML开发了EfficientNets，这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率，再次刷新了纪录。

02

AI领域的预训练与自训练

最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。这些文章一出现，就受到了很多研究人员的追捧，因为在现实任务上，标签数据是非常宝贵的资源，受制于领域标签数据的缺失，神经网络在很多场景下受到了很多限制。但是迁移学习和自学习的出现，在一定程度上缓解甚至解决了这个问题。我们可以在标签丰富的场景下进行有监督的训练，或者在无标签的场景下，进行神经网络无监督的自学习，然后把训练出来的模型进行迁移学习，到标签很少的场景下，利用这种方式来解决领域标签数据少的问题。

01

论文推荐：EfficientNetV2 - 通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练

EfficientNetV2是由 Google Research，Brain Team发布在2021 ICML的一篇论文，它结合使用NAS和缩放，优化训练速度和参数效率。并且模型中使用新操作（如 Fused-MBConv）在搜索空间中进行搜索。EfficientNetV2 模型比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小 6.8 倍。

04

EfficientNet-lite详解：当前最强移动端轻量神经网络

3.17日谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同步发布了 EfficientNet-lite，EfficientNet的端侧版本，运行在 TensorFlow Lite 上，针对端侧 CPU、GPU 和 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-lite提供五个不同版本（EfficientNet-lite0~4），让用户能够根据自己的应用场景和资源情况在延迟、参数量和精度之间做选择。

03

速度、准确率与泛化性能媲美SOTA CNN，Facebook开源高效图像Transformer

Transformer 是自然语言处理领域的主流方法，在多项任务中实现了 SOTA 结果。近期越来越多的研究开始把 Transformer 引入计算机视觉领域，例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等。

02

谷歌提出新型卷积网络EfficientNet：推理速度提升5.1倍，参数减少88%（附论文&代码）

谷歌提出了一种新型CNN网络EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。

03

Facebook开源高效图像Transformer，速度、准确率与泛化性能媲美SOTA CNN

Transformer 是自然语言处理领域的主流方法，在多项任务中实现了 SOTA 结果。近期越来越多的研究开始把 Transformer 引入计算机视觉领域，例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等。

02

论文推荐：TResNet改进ResNet 实现高性能 GPU 专用架构并且效果优于 EfficientNet

TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture 来自阿里的达摩院，发布于2021 WACV,该论文引入了一系列架构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保持其 GPU 训练和推理效率。

01

谷歌开源新模型EfficientNet，或成计算机视觉任务新基础

开发一个卷积神经网络（CNN）的成本通常是固定的。在获得更多资源时，我们通常会按比例进行扩展，以便获得更优的准确性。例如，ResNet可以通过增加层数从ResNet-18扩展到ResNet-200，最近，GPipe 网络通过将基准 CNN 模型扩展四倍，在 ImageNet Top-1 上获得了 84.3％的准确度。在模型扩展方面的操作通常是任意增加 CNN 的深度或宽度，或者在更大输入图像分辨率上进行训练和评估。虽然这些方法确实提高模型了准确性，但它们通常需要繁琐的手工调整，而且还不一定能找到最优的结构。换言之，我们是否能找到一种扩展设计方法来获得更好的准确性和效率呢？

01

速度、准确率与泛化性能媲美SOTA CNN，Facebook开源高效图像Transformer

机器之心报道参与：魔王、小舟、杜伟将自然语言处理领域主流模型 Transformer 应用在视觉领域似乎正在成为趋势。最近，Facebook 研究人员提出一项新技术——数据高效图像 Transformer (DeiT)，该方法所需的数据量和计算资源更少，且能产生高性能的图像分类模型。 Transformer 是自然语言处理领域的主流方法，在多项任务中实现了 SOTA 结果。近期越来越多的研究开始把 Transformer 引入计算机视觉领域，例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 D

01

ResNets王者回归！谷歌、伯克利联合发文：它当初输给EfficientNets不是架构问题

谷歌大脑和UC伯克利近期联合发表了一篇论文，这篇论文对何恺明等人2015年发表的ResNet为骨干的ResNets系列网络做了重新的回顾和研究。

03

CVPR 2020 | 基于知识蒸馏的分块监督NAS

以机器自动设计网络结构为目标的神经网络搜索（NAS，Neural Architecture Search）有望为机器学习带来一场新的革命。

02

谷歌大脑提出EfficientNet平衡模型扩展三个维度，取得精度-效率的最大化！

今天要跟大家重磅介绍上午谷歌大脑新出的论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》，在模型扩展时平衡好深度、宽度、分辨率，取得精度、效率、模型大小的最大化。

01

重磅！谷歌大脑提出EfficientNet平衡模型扩展三个维度，取得精度-效率的最大化！

今天要跟大家重磅介绍上午谷歌大脑新出的论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》，在模型扩展时平衡好深度、宽度、分辨率，取得精度、效率、模型大小的最大化。

02

CMT：当CNN遇到Transformer，“迷途知返”

由于其所具有的长距离依赖建模能力，Vision Transformers已被成功应用到图像识别任务中。然而，其性能与计算量距离优秀的CNN仍存在差距。

05

如何使ResNet优于EfficientNet？改进训练方法和扩展策略就可以

视觉模型的性能是架构、训练方法和扩展策略的综合结果。但是，研究往往只强调架构的变化。新架构是促成诸多进展的基础，但与新架构同时出现的通常还有训练方法和超参数变化——一些关键但很少公开的细节。此外，通过现代训练方法改进的新架构有时需要与使用过时训练方法的旧架构进行对比，例如 ImageNet 数据集上 Top-1 准确率为 76.5% 的 ResNet-50 架构。

02

不用归一化，深度学习模型也可以很优秀！

我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。

02

DeepMind最新研究NFNet：抛弃归一化，深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平

我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。

03

精度、延迟两不误，移动端性能新SOTA，谷歌TF开源轻量级EfficientNet

今天，谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite，该模型运行在 TensorFlow Lite 上，且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能，并且提供五个不同版本，让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。

01

如何使ResNet优于EfficientNet？改进训练方法和扩展策略就可以

欢迎关注“ 计算机视觉研究院 ” 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素，而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构，发现对于提升模型性能而言，改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResNet 的变体架构 ResNet-RS，其使用的内存不仅更少，在 TPU 和 GPU 上的训练速度也数倍于 EfficientNet。长按扫描二维码关注我们本篇转自于机器之心

02

预训练后性能反而变差，自训练要取代预训练了吗？

早在2018年底，FAIR的研究人员就发布了一篇名为《Rethinking ImageNet Pre-training》的论文，这篇论文随后发表在ICCV2019。该论文提出了一些关于预训练的非常有趣的结论。

01

petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!

01

图像分类经典项目：基于开源数据集Fashion-MNIST的应用实践

图像分类是计算机视觉和数字图像处理的一个基本问题。传统的图像分类方法通过人工设计提取图像特征，而基于深度学习的图像分类方法能够自动提取特征，其中卷积神经网络(CNN)近年来取得了惊人的成绩。

03

中科院深圳先进院提出 SBeA，基于少样本学习框架进行动物社会行为分析

中国科学院深圳高新技术研究院开发 SBeA，能够全面量化自由群居动物的行为，使用较少的标记帧数进行多动物三维姿态估计，通过双向迁移学习策略，在多动物身份识别方面的准确率超过 90%。

01

20亿参数，大型视觉Transformer来了，刷新ImageNet Top1

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍 2020 年 10 月，谷歌大脑团队提出将标准 Transformer 应用于图像，提出了视觉 Transformer（ViT）模型，并在多个图像识别基准上实现了接近甚至优于当时 SOTA 方法的性能。近日，原 ViT 团队的几位成员又尝试将 ViT 模型进行扩展，使用到了包含 30 亿图像的 JFT-3B 数据集，并提出了参数量高达 20 亿参数的 ViT 变体模型 ViT G/14，在 ImageNet 图像数据集上实现了新的 SOTA Top-1 准确率。基于注意力机

01

超越EfficientNet！MutualNet：一种自适应相互学习网络宽度和分辨率的网络

【导读】今天给大家介绍一篇 ECCV 2020 Oral论文，该论文强调了同时考虑网络宽度和输入分辨率对有效网络设计的重要性。提出了一种新的互相学习的网络框架，即网络宽度和输入分辨率这两者互相学习，从而来实现自适应的精度-效率之间的平衡。

03

英伟达的这款炼丹神器太强了！

众所周知，深度学习的训练比较玄学，大家经常调侃就像"炼丹"一样。如果你有个好工具，科学"炼丹"的效率就会显著提升！

02

重新标注128万张ImageNet图片：多标签，全面提升模型性能 | 留言送书

ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。

02

分类干货实践 | 重新标注128万张ImageNet图片：多标签，全面提升模型性能

ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。

03

CVPR2021佳作 | 重新标记ImageNet：从全局标签到局部标签（附github代码及论文）

所以作者认为在训练设置中，单标签注释和有效的多标签图像之间的不匹配是同样的问题。使用单标签注释，图像的随机裁剪可能包含与真值完全不同的目标，在训练过程中引入噪声甚至不正确的监督。因此，作者用多标签重新标记ImageNet训练集。

02

小模型大趋势！Google 提出两个逆天模型：体积下降7倍，速度提升10倍

GPT-3 在小样本学习中表现出卓越的能力，但它需要使用数千个 GPU 进行数周的训练，因此很难重新训练或改进。

00

9亿训练集、通用CV任务，微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA

机器之心报道机器之心编辑部来自微软的研究者另辟蹊径，提出了一种新的计算机视觉基础模型 Florence。在广泛的视觉和视觉 - 语言基准测试中，Florence 显著优于之前的大规模预训练方法，实现了新的 SOTA 结果。面对多样化和开放的现实世界，要实现 AI 的自动视觉理解，就要求计算机视觉模型能够很好地泛化，最小化对特定任务所需的定制，最终实现类似于人类视觉的人工智能。计算机视觉基础模型在多样化的大规模数据集上进行训练，可以适应各种下游任务，对于现实世界的计算机视觉应用至关重要。现有的视觉基础

03

重新标注128万张ImageNet图片：多标签，全面提升模型性能

ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含超过 1400 万张标注图像。该数据集由斯坦福教授李飞飞等人于 2006 年开始创建，后成为评估计算机视觉模型在下游视觉任务中能力的试金石。

03

从CVPR 2021的论文看计算机视觉的现状

计算机视觉(Computer Vision, CV)是人工智能领域的一个领域，致力于让计算机能够像人类一样识别和处理图像和视频中的物体。以前，计算机视觉只能在有限的能力下工作。但由于深度学习的进步，该领域近年来取得了巨大的飞跃，现在正在迅速改变不同的行业!

03

7 papers | Quoc V. Le、何恺明等新论文；用进化算法设计炉石

论文 1：Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

03

深度学习500问——Chapter10：迁移学习（1）

找到目标问题的相似性，迁移学习任务就是从相似性出发，将旧领域（domain）学习过的模型应用在新领域上。

01

【技术创作101训练营】迁移学习的陈述

大家好，我是一名本科在读大三学生，下面我将跟大家分享一下最近正在学习的迁移学习知识，还望前辈们不令赐教。

02

洞见 | 中国香港科技大学杨强教授专注研究的这项新兴技术，说不定能造就真正的“智能”

迁移学习，简单的说，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。这个概念目前在机器学习中其实比较少见，但其实它的潜力可以相当巨大。杨强教授在刚刚结束的CCF-GAIR上的演讲

05

迁移学习

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

01

学界 | 中国香港科技大学提出L2T框架：学习如何迁移学习

选自arXiv 机器之心编译参与：蒋思源本论文提出了 L2T 框架，即一种学习迁移什么及如何迁移的算法。这种新型迁移学习算法从以前的迁移学习经验中学习迁移学习技能，然后应用这些技能去推断迁移什么及如何在以后的源域和目标域之间迁移。机器之心对该论文进行了简要介绍。这 20 年当中我们积累了大量的知识，并且有很多种迁移学习的算法，但现在我们常常遇到一个新的机器学习问题却不知道到底该用哪个算法。其实，既然有了这么多的算法和文章，那么我们可以把这些经验总结起来训练一个新的算法。而这个算法的老师就是所有这些机器

05

迁移学习(Transfer Learning)的背景、历史及学习

在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：

05

AI综述专栏 | 迁移学习简明手册

在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“AI综述”专栏，敬请关注。

02

深度迁移学习的综述！

近期随着大模型的爆发，深度学习受到广泛关注，并成功应用于许多实际应用中。深度学习算法从大量数据中学习高级特征，从而超越传统机器学习。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭