迁移学习

深度迁移学习是一种机器学习技术，其核心思想是将在一个任务或领域（源域）上学习到的知识和模型参数，迁移到另一个相关但不同的任务或领域（目标域）上。这解决了目标域数据稀缺或标注成本高昂的问题。其理论基础在于，许多任务间共享着通用的底层特征，尤其是在深度神经网络的底层。 迁移学习的核心问题：领域差异 迁移学习成功的关键在于克服源域和目标域之间的差异，即领域差异。这…

迁移学习是一种机器学习方法，它通过将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上，来提升模型的学习效率和性能。其核心思想是利用预训练模型的特征提取能力，避免从零开始训练模型，这在数据稀缺或计算资源有限的情况下尤为重要。 一个典型的迁移学习流程包含三个关键部分：源任务、预训练模型和目标任务。源任务通常是大型数据集上的训练任务，例如在ImageNet数据集上训练…

在现实世界的机器学习应用中，获取大量高质量标注数据往往成本高昂且耗时。幸运的是，通过一系列策略和技术，我们完全可以在数据有限的情况下，训练出性能优异的模型。本文将系统性地介绍几种核心方法。 数据增强：创造“虚拟”样本 数据增强是通过对现有训练数据进行一系列随机但合理的变换，来生成新样本的技术。它能显著增加数据的多样性，是应对小样本问题的首选利器。 图像数据：…

在深度学习领域，数据是模型性能的基石。现实世界中的许多应用场景，如医疗影像分析、工业缺陷检测或罕见事件预测，往往难以获取大量标注数据。小样本学习（Few-Shot Learning）正是在这种数据稀缺的背景下应运而生，其核心目标是让模型能够从极少数（通常只有1到5个）样本中快速学习新概念。这不仅是技术上的挑战，更是推动人工智能迈向更通用、更灵活方向的重要机遇…

要开始MATLAB的深度学习之旅，首先需要确保您的MATLAB版本安装了必要的工具箱。深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）是核心组件，它提供了构建、训练和验证深度学习模型的功能。对于计算机视觉任务，您可能还需要计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox），而对于处理文本数据，则推荐文本分析工具箱（Text Ana…

在开始MATLAB深度学习之旅前，首先需要确保你的MATLAB版本包含了必要的工具箱。深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）是核心，它提供了构建、训练和验证深度神经网络的功能。你可以通过查看MATLAB的“附加功能”管理器来安装此工具箱。一个配置得当的环境是成功的一半。 深度学习是机器学习的一个子集，其核心是使用包含多个层级（因此称为“…