迁移学习的核心是通过“知识迁移”，即将源领域模型的知识转移到目标领域，来加速目标领域任务的学习。在迁移学习中，通常使用预训练模型（如ResNet、VGG等）作为...

在自然语言处理（NLP）领域蓬勃发展的今天，众多高资源语言如英语、中文等凭借丰富的数据和成熟的技术，取得了显著的进步。然而，世界上还有大量的低资源语言，它们因缺...

迁移学习是一种通过借用在一个任务中获得的知识，来帮助解决另一个相关任务的方法。它能显著加速模型的训练过程，特别适用于数据稀缺或计算资源有限的情况。就像骑自行车的...

蛋白质磷酸化在多种生物学过程中发挥着关键作用，其失调与多种人类疾病密切相关，例如神经退行性疾病和癌症。尽管目前已经发现了很多磷酸化位点，但绝大多数磷酸化位点的功...

2024年1月29日，PNAS上发表文章Transfer learning to leverage larger datasets for improved p...

机器学习（ML）是利用算法从数据中提取模式并进行预测或决策的技术。不同的学习范式适用于不同的任务和数据类型。本文将简要概述常见的机器学习范式，包括监督学习、无监...

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。

基于迁移学习的强化学习（Reinforcement Learning with Transfer Learning，简称 RL-TL）是将迁移学习（Trans...

元强化学习（Meta Reinforcement Learning, MRL）和基于迁移学习的强化学习（Reinforcement Learning with...

云计算是一种按需使用、按量付费的服务模式，提供可用的、便捷的、按需的网络访问、可配置的计算资源共享池。其特点包括按需服务、资源池化、弹性扩展、泛网络访问、服务可...

大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我们将深入探讨如何优化深度学习模型的迁移学习效果。迁移学习作为一种强大的技术，可以利用预训练模...

小样本学习，作为一种高效的学习范式，旨在利用极为有限的标注样本训练出具备强大泛化能力的模型。其核心策略巧妙地融合了迁移学习、元学习以及数据增强等多种技术，以应对...

迁移学习是一种利用在一个任务中学到的知识来帮助解决另一个任务的方法。在机器学习和深度学习中，迁移学习特别有用，因为它可以大幅减少训练模型所需的数据和时间。在这篇...

在将迁移学习应用于下游任务时，需要对预训练模型进行特定修改。例如，线性检测（LP）涉及调整模型中最后一层的线性层，而全精细调优涉及修改模型的所有参数。然而，在迁...

使用迁移学习方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类的案例。首先介绍了数据集的下载和预处理操作,然后使用ResNet50模型进行训练和验证,最后保存了...

跨领域迁移学习和多任务学习是迁移学习的两个重要方向。研究如何在多个任务和领域间共享知识，提升模型的泛化能力和适应性，是迁移学习的一个重要研究方向。

流行学习自从2000年在Science上被提出来以后，就成为了机器学习和数据挖掘领域的热门问题。它的基本假设是，现有的数据是从一个高维空间中采样出来的，所以，它...

数据分布自适应（Distribution Adaption）是一类最常用的迁移学习方法。这种方法的基本思想是，由于源域和目标域的数据概率分布不同，那么最直接的方...

负迁移给迁移学习的研究和应用带来了负面影响。在实际应用中，找到合理的相似性，并且选择或开发合理的迁移学习方法，能够避免负迁移现象。