Публикации по теме 'transfer-learning'


Использование состязательных атак на модель передачи Resnet18 в классификации наборов медицинских данных
В этом эксперименте, в котором мы использовали надежную, предварительно обученную нейронную сеть для классификации медицинских изображений, а именно УЗИ молочной железы, сканирования опухолей головного мозга и сканирования легких Covid-19, мы обнаружили, что при определенных условиях надежная предварительно обученная модель может превосходить неробастную предварительно обученную модель в различных аспектах. Вступление: Трансферное обучение — популярный подход, при котором модели,..
Вариант использования: ОКТ сетчатки
Человеческий глаз — это сложный орган чувств, который реагирует на свет, чтобы предоставить нам поле зрения на окружающий мир. Забота о наших глазах является важным аспектом нашего общего состояния здоровья. Однако наши глаза подвержены ряду заболеваний, некоторые из которых могут быть связаны с другими недугами и даже просто с возрастом. Одним из методов, который практикующие врачи используют для выявления таких проблем, является Оптическая когерентная томография (ОКТ). ОКТ..
Обучение и оценка моделей глубокого обучения (5/6)
Предыдущий ‹‹ Обучение и оценка моделей глубокого обучения (4/6) В жизни зачастую легче освоить новый навык, если у вас уже есть опыт владения аналогичным навыком, который можно передать другим людям. Например, вероятно, легче научить человека водить автобус, если он уже научился водить машину. Водитель может использовать навыки вождения, которые он уже освоил на автомобиле, и применить их при управлении автобусом. Тот же принцип можно применить к обучению моделей глубокого обучения..
Используйте то, что у вас уже есть (Перенос обучения)
Transfer Learning — это метод машинного обучения, при котором модель, разработанная для задачи, повторно используется в качестве отправной точки для модели для второй задачи. Идея трансферного обучения заключается в том, чтобы использовать знания, полученные в ходе выполнения первой задачи, для повышения производительности модели при выполнении второй задачи, даже если вторая задача имеет другое распределение данных или другое количество классов. Существует два основных типа трансферного..
Что такое трансферное обучение? — Отдел компьютерного зрения
Пытаясь найти варианты относительно того, какие сетевые архитектуры и методы обучения мы могли бы использовать, мы столкнулись с NVIDIA Transfer Learning Toolkit. Трансферное обучение — это процесс, в котором функции извлекаются из сети, которая ранее была обучена выполнению какой-либо задачи, чтобы передать их в новую сеть, способную решать аналогичную задачу с новыми данными. Этот метод в настоящее время очень популярен в области глубокого обучения, поскольку он позволяет обучать глубокие..
Пример обнаружения пожара с использованием классификации изображений.
Подход к использованию предварительно обученных моделей и переносу обучения Иногда, когда мы создаем модель для решения определенной задачи, период обучения может потребовать очень длительного периода обучения или даже после нескольких попыток не достичь желаемого результата. Возможно, используемый набор данных недостаточно велик, и даже в этом случае после использования методов увеличения данных желаемый результат не был достигнут. Одним из способов решения этих проблем было бы..
Создание сверточной нейронной сети классификации пород собак с нуля и с переносом…
Классификация изображений является одним из наиболее известных вариантов использования сверточных нейронных сетей (CNN). CNN используются в промышленном , медицинском и развлекательном секторах. Одним из самых больших препятствий при построении CNN является тот факт, что им требуется большое количество предварительно классифицированных обучающих данных и многочисленные обучающие циклы для получения хорошей точности. В основном это фактор стоимости, поскольку данные необходимо..