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七月算法迁移学习 学习笔记

迁移学习定义:将在一个场景中学习到的知识迁移到另一个场景应用

Kaggle猫狗分类比赛
相同domain不同任务:老鹰&布谷鸟
不同domains相似任务:高飞狗&招财猫

为什么要迁移学习?
Ø 使用深度学习技术解决问题的过程中,最常见的障碍在于,因为模型有大量
的参数需要训练,因此需要海量训练数据作支撑。
Ø 在面对某一领域的具体问题时,通常可能无法得到构建模型所需规模的数据。
Ø 借助迁移学习,在一个模型训练任务中针对某种类型数据获得的关系也可以
轻松地应用于同一领域的不同问题。
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迁移学习一览
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一、模型Fine-tune
• 任务状况
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• 例子:(有监督学习)电商小品类商品识别
• 源数据:Imagenet多种物体图片
• 目标数据:电商小品类商品图片
• 基本思想:1)由原始的imagenet图像训练一个模型,在自己数据集上。2)可能的问题:在小量调优数据上可能过拟合

保守训练/Conservative Training
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层迁移/Layer Transfer
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• 我们应该拷贝(复用)那些层呢?1)语音:通常是最后一些层 2)图像:通常是开始的一些层
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二、Multitask Learning

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多语种语音识别

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渐进式神经网络/Progressive Neural Networks

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三、Domain-adversarial training

任务描述
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相同任务,不同数据
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域对抗/Domain-adversarial training

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四、Zero-shot learning/零样本学习
http://evchk.wikia.com/wiki/%E8%8D%89%E6%B3%A5%E9%A6%AC
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不同任务
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• 通过属性来表征类

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• 属性embedding
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没有数据库怎么办?• 属性embedding+词embedding

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• 对语义Embedding做加权
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零样本学习的典型应用

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五、Self-taught learning

• 尝试通过无监督方法从源数据抽取更好的表达
• 对目标数据也进行更好地表达
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六、更多零样本学习的paper
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