基于迁移学习的鲸鱼识别

基于迁移学习和注意力机制的视频分类,刘昊鑫,刘同存,受到图像分类和机器翻译的研究成果的启发,本文将其成功的体系结构设计(例如卷积神经网络和注意力机制)引入视频分类。本文尝试

山东农业大学信息科学与工程学院山东农业大学化学与材料科学学院

知识和模式的迁移在各种领域都是有可能实现的。这篇文章将通过几个不同领域的例子来说明迁移学习是如何工作的。我们的目标是鼓励数据科学家在机器学习项目中使用迁移学习，并让他们意识到这种方法的优缺点。

有效的迁移学习资料，以及论文情况相关参考。可以清楚了解迁移学习的相关理论~

这是模式识别方向新起的一个领域，即迁移学习，其中包含了迁移学习程序开发所需的底层工具箱。

迁移学习的一些基础概念和研究领域分类整理

迁移学习，顾名思义，就是要进行迁移。迁移学习侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中。迁移学习的核心在于，找到新问题和原问题之间的相似性。

如果,我们修改了resnet18的网络结构,如何将原来预训练模型参数迁移到新的resnet18网络中呢?比如,这里将官方的resnet18的self.layer4 = self._make_layer

hbase基于快照的数据迁移，hbase提供的数据迁移方案。

小海螺和大鲸鱼_精美学习课件ppt