Публикации по теме 'transfer-learning'


Все GPT-2: 5. Тонкая настройка
Все GPT-2: 5. Тонкая настройка Специализируйте GPT-2 для повышения производительности с любым текстом Эта статья является частью серии статей о GPT-2. Лучше всего начать с самого начала. Ссылки расположены внизу страницы. Что такое точная настройка? GPT-2 был обучен на 40 гигабайтах текста по разным предметам. Он очень хорошо генерирует текст, но его можно улучшить, обучив его тексту, специфичному для его приложения. Этот процесс называется трансферным обучением . Перед..
Классификация медицинских изображений с трансферным обучением
Введение Каждую неделю публикуются все более мощные сетевые архитектуры для анализа изображений, поэтому сложно не отставать от самых последних статей (даже на таких ресурсах, как Arxiv-Sanity ). Кроме того, более сложные архитектуры обычно требуют большего количества обученных параметров, что приводит к увеличению времени обучения. Как мы можем использовать сильные стороны больших нейронных сетей, не нуждаясь в нескольких графических процессорах, огромных объемах обучающих данных и..
Распознавание лиц с использованием открытого резюме и трансферного обучения
Распознавание лиц с использованием открытого резюме и трансферного обучения Сегодня у нас есть огромное количество данных и миллионы и миллионы функций, и с той маневренностью, с которой сегодня движется рынок, мы сталкиваемся с множеством проблем в обучающих моделях. Поскольку для обработки или обучения таких моделей требуется огромное количество времени и очень большие вычислительные мощности, что является занозой для любой компании. Итак, мы используем концепцию трансферного..
Новые перспективы трансфертного обучения
Структурирование концепций машинного обучения Новые перспективы трансфертного обучения Сопоставление вопросов о домене, задаче и порядке В колонке Структурирование концепций машинного обучения я пытаюсь взять концепции из области машинного обучения (ML) и поместить их в новые, потенциально необычные структуры, чтобы открыть новые перспективы. Контент предназначен для людей из сообщества специалистов по науке о данных, а также для технически подкованных людей, интересующихся..
Обзор потрясающих возможностей spaCy (часть 2/2)
Обзор потрясающих возможностей spaCy (часть 2/2) В первой части этого обзора spaCy мы рассмотрели особенности большой предварительно обученной английской модели, поставляемой с spaCy. В этой части я хотел бы обсудить использование предварительного обучения для переноса обучения на последующие задачи машинного обучения. Полный код публикации можно найти на GitHub . Если вы новичок в НЛП, возможно, вам стоит сначала прочитать это вступление . План этого поста состоит в том, чтобы..
Классификация умной обуви: использование ИИ для лучшей категоризации
Код проекта shoe_image_classification/MiaSong_ShoeImgClassfication.ipynb at main ·… Оптимизация классификации изображений обуви (5 классов) с использованием моделей нейронных сетей… github.com Этот проект основан на руководстве Николаса Ренотта "Создание глубокого классификатора изображений CNN с ЛЮБЫМИ изображениями" на его канале YouTube. Хотя его модель предназначена для бинарной классификации, этот проект был изменен, чтобы..
Перенос обучения в глубокое обучение: использование предварительно обученных моделей для повышения производительности
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, в котором нейронные сети обучают компьютеры выполнять сложные задачи. Глубокое обучение анализирует огромные объемы данных, выявляет закономерности и делает прогнозы, демонстрируя важные последствия для различных отраслей, включая автономное вождение, обнаружение мошенничества и медицинскую диагностику. Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором предварительно обученная модель используется в качестве отправной точки..