深度学习中的迁移学习：从理论到实践
引言随着深度学习的广泛应用，特别是在图像识别、自然语言处理等领域，研究人员和工程师们面临的一个主要挑战是数据的匮乏和训练成本的高昂。迁移学习（Transfer Learning）为这一问题提供了巧妙的解决方案。它通过借鉴预训练模型的知识，使得在小数据集上也能训练出性能优异的模型。本文将深入探讨迁移学习的基本概念、技术实现以及应...
深度学习第21讲：迁移学习的基本原理和实践
作为一门实验性学科，深度学习通常需要反复的实验和结果论证。在现在和将来，是否有海量的数据资源和强大的计算资源，这是决定学界和业界深度学习和人工智能发展的关键因素。通常情况下，获取海量的数据资源对于企业而言并非易事，尤其是对于像医疗等特定领域，要想做一个基于深度学习的医学影像的自动化诊断系统，大量且高质量的打标数据非常关键。但通常而言，莫说高质量，就是想获取大量的影像数据就已困难重重。 那怎么...
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