Transfer learning

前言

什麼是Transfer learning?

內容

  • Transfer learning

  • pre-training weights 不變,尤其是數據少時。
  • 利用新數據來fine tune 模型的最後一層(幾層,依據新數據的多寡)。
  • When transfer learning makes sense

  • 數據類型相同,ex.都是圖片數據,或者是聲音數據。
  • 模型A要有更大的數據量,這樣可以幫助模型A獲得更大量的底層特徵。
  • 從A得到大量的底層特徵是可以幫助模型B的學習。

該學到的

  • 什麼是transfer learning?
  • 什麼條件下可以使用ransfer learning?

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