乔恩应采,MathWorks公司
训练在MATLAB深刻学习算法的一种方式®通过迁移学习。
在机器学习,迁移学习知识是从一个学的任务转移到一个新的任务。在神经网络的情况下,它被转移学到了预训练的网络功能,一个新的问题。
在深度学习这类案件通常的做法是使用上一个新的问题,大数据集的培训网络。虽然预训练网络的初始层可以是固定的,在过去数层必须进行微调,以学习新的数据集的特定功能。迁移学习通常会导致更快的培训时间比训练新卷积神经网络因为你并不需要估计新的网络中的所有参数。
记录:2016年10月5日
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