乔恩•红MathWorks
一种在MATLAB中训练深度学习算法的方法®就是通过迁移学习。
在机器学习中,转移学习是知识从一个已学的任务到一个新任务的转移。在神经网络的背景下,它是将预先训练的网络的学习特征转移到一个新的问题。
在这种情况下,深度学习的常见做法是使用一个在大数据集上训练的网络来解决新问题。虽然预训练网络的初始层可以固定,但最后几层必须进行微调,以学习新数据集的具体特征。迁移学习通常导致更快的训练时间比训练一个新的卷积神经网络因为您不需要估计新网络中的所有参数。
录音时间:2016年10月5日
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