Github: https://github.com/Haiyang21/Caffe_MultiLabel_Classification Blogs  1. 采用多label的lmdb+Slice Layer的方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/53098346 2. 修改数据层方法 http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/54614067 3. 修改convert_imag…

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g…

前言: 由于业务需要,接触caffe已经有接近半年,一直忙着阅读各种论文,重现大大小小的模型. 期间也总结过一些caffe源码学习笔记,断断续续,这次打算系统的记录一下caffe源码学习笔记,巩固一下C++,同时也梳理一下自己之前的理解. 正文: 我们先不看caffe的框架结构,先介绍一下caffe.proto,是google开源的一种数据交互格式--Google Protobuf,这种数据的格式,我们可以看到caffe.proto中内容: syntax = "proto2"; pac…

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其…

1.迁移学习 比如要训练一个放射科图片识别系统,但是图片非常少,那么可以先在有大量其他图片的训练集上进行训练,比如猫狗植物等的图片,这样训练好模型之后就可以转移到放射科图片上,模型已经从其他图片中学习到了低层的特征,可能会对当前训练系统产生帮助.但要保证其他图片的量很多. 对迁移的模型只要修改输出层,进行重新训练最后一层或者最后一两层的参数即可,或者还可以在最后层进行添加神经网络层. 任务A和B有相同的输入x; 对任务A比任务B有更多的数据: A的低层特征对学习B有帮助. 2 多任务学习 对于迁…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

https://cloud.tencent.com/developer/article/1118159 http://ruder.io/multi-task/ https://arxiv.org/abs/1706.05098 两种深度学习 MTL 方法 1.Hard 参数共享 在实际应用中,通常通过在所有任务之间共享隐藏层,同时保留几个特定任务的输出层来实现. 共享 Hard 参数大大降低了过拟合的风险.这很直观:我们同时学习的工作越多,我们的模型找到一个含有所有任务的表征就越困难,而过拟合我们…

https://keras.io/zh/ https://keras.io/zh/getting-started/functional-api-guide/ https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examples Keras 函数式 API 是定义复杂模型(如多输出模型.有向无环图,或具有共享层的模型)的方法.  函数式API: https://keras.io/zh/models/model/ 网络层的实例是可调用的,它以张量为参数,并…

https://blog.csdn.net/chanbo8205/article/details/84170813 多任务学习(Multitask learning)是迁移学习算法的一种,迁移学习可理解为定义一个一个源领域source domain和一个目标领域(target domain),在source domain学习,并把学习到的知识迁移到target domain,提升target domain的学习效果(performance). 多任务学习(Multi-task learning)…

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…