Публикации по теме 'transfer-learning'


Передача обучения с использованием ResNet50 и CIFAR-10
Как мы можем использовать предварительно обученную сеть, чтобы помочь нам классифицировать новый набор данных? Введение Иногда мы можем столкнуться с ситуацией, когда хотим использовать возможности машинного обучения, но у нас недостаточно данных для точного создания модели. Это часто случается с моделями глубокого обучения, когда мы хотим использовать сверточные нейронные сети (CNN) для классификации определенного изображения. CNN полезны, поскольку они разбивают изображения на..
Построение тематического моделирования для изображений с использованием LDA и трансферного обучения
Аннотация: Тематическое моделирование - это метод, используемый для извлечения скрытых тем из большого объема текста. Для моделирования тем используется несколько алгоритмов, таких как скрытое распределение Дирихле (LDA), скрытый семантический анализ (LSA), факторизация неотрицательной матрицы (NMF) и т. Д. Однако проблема состоит в том, чтобы извлечь темы из изображений. Это включает в себя обработку как текста, так и изображений для извлечения тем хорошего качества. Большинство..
Когда глубокое обучение стало БОЛЬШИМ!
Можно ли использовать текущий кластер Spark для построения моделей глубокого обучения? Можно ли анализировать терабайты данных, хранящихся в HDFS, Hive, HBase? Мухаммад Рафай Алим , Нандита Двиведи , Киран Погружение в BigDL от Intel Apache Spark быстро стал популярным за последние пару лет. Это происходит из-за его простоты, скорости и поддержки, которые также называются 3 S of Spark. Многие компании использовали среды Hadoop и Spark для создания мощных конвейеров..
Трансферное обучение!!
Введение Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором модель, разработанная для задачи, повторно используется в качестве отправной точки для модели для второй задачи. Это популярный подход в глубоком обучении, когда предварительно обученные модели используются в качестве отправной точки для задач компьютерного зрения и обработки естественного языка, учитывая огромные вычислительные и временные ресурсы, необходимые для разработки моделей нейронных сетей для этих..
Передаточное обучение YOLOv4 для распознавания структуры отсканированного документа
Когда вы впервые слышите о «YOLO», вы, вероятно, интуитивно думаете о «You Only Live Once». Но это также название системы обнаружения объектов под названием « Вы только посмотрите один раз ». Как показано выше, YOLO может обнаруживать различные объекты в изображении и прогнозировать метку для каждого из них за очень короткое время ( 1-2 секунды для изображения с высоким разрешением на GPU P2). Это, несомненно, популярно в области обнаружения объектов в реальном времени. Однако он..
Перенос обучения с keras
В этом блоге мы узнаем, что такое трансферное обучение, а также когда и как мы должны его использовать. Передача обучения  – это исследовательская проблема в области глубокого обучения, которая фокусируется на сохранении знаний, полученных при решении одной проблемы, и применении их к другой, но связанной проблеме. Идея: вместо того, чтобы кодировать нейронную сеть с нуля для решения нашей проблемы, мы можем повторно использовать существующую модель (VGG16). Зачем передавать..
Snorkel: создание моделей машинного обучения без маркированных данных
С помощью множества практических инструментов построение моделей на основе помеченных данных уже стало простой задачей для специалистов по данным. Однако в реальном мире многие задачи не являются хорошо отформатированными задачами обучения с учителем: размеченные данные могут быть дорогими или даже невозможными. Альтернативный подход - использовать дешевые и некачественные данные для обеспечения контроля, что является темой данной статьи: слабый контроль В следующих разделах я..