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学习培训深入学习模型与转移
火车的一个方法深入学习算法在MATLAB®学习是通过转移。
在机器学习中,转移学习是知识的转移从一个任务到一个新的学习。在神经网络的背景下,pretrained网络的学习特性转移到一个新问题。
常见的做法在深度学习的情况下是使用网络大数据集上训练一个新问题。时的初始层pretrained网络可以固定,最后几层必须调整学习的具体功能新数据集。转移学习通常会导致比训练一个新的更快的训练时间卷积神经网络因为你不需要新的网络中所有的参数估计。
记录:2016年10月5日
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