深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子 阅读数 10564  收藏 更多 分类专栏: 算法学习 增量学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos…

论文标题:Online Human Action Recognition Based on Incremental Learning of Weighted Covariance Descriptors 来源/作者机构情况: 卧龙岗大学(世界排名230~),第一次听说这个学校.竟然是在澳大利亚的一个学校.好吧,华人果然全球了 李老师是本硕都是浙大的,李老师个人链接如下: https://www.uow.edu.au/~wanqing/#UOWActionDatasets 解决问题/主要思想贡献:…

by Jason Brownlee on December 20, 2017 in Better Deep Learning Transfer learning is a machine learning method where a model developed for a task is reused as the starting point for a model on a second task. It is a popular approach in deep learning w…

(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要:我们提出了一种单图像超分辨率的深度学习方法(SR).我们的方法直接学习在低/高分辨率图像之间的端到端映射.这个映射表现为通过一个深度的卷积神经网络CNN,把低分辨率的图像作为输入,输出高分辨率图像.我们进一步证明了基于传统的稀疏编码超分辨的方法也可以看作是一个深卷积网络.但不像传统的方法一样分离的处理每一个组成,我们的方法联合优化了所有层…

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection 2017-04-11  19:40:22  Motivation: 本文主要是考虑了在光照极端恶劣的情况下,如何充分的利用 thermal data 进行协助学习提升 可见光图像的 特征表达能力,而借鉴了 ICCV 2015 年的一个文章,称为:监督迁移的方法,以一种模态的特征为 label,以监督学习的方式实现无监督学习.说到这里可能比较让人糊涂,…

Understanding, generalisation, and transfer learning in deep neural networks FEBRUARY 27, 2017   This is the first in a series of posts looking at the ‘top 100 awesome deep learning papers.’ Deviating from the normal one-paper-per-day format, I’ll ta…

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…