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深度迁移学习是将迁移学习技术应用到深度学习中的一种针对样本数据量不足的训练方法。作为仅有少量样本数据的有效学习方法,深度迁移学习有冻结和微调两种不同的反向传播方法。本文针对这两种不同的方法,比较了它们在不同深度层次的不同网络参数设置下的深度学习效果。
深度迁移学习中两种反向传播方法的比较
【摘 要】
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深度迁移学习是将迁移学习技术应用到深度学习中的一种针对样本数据量不足的训练方法。作为仅有少量样本数据的有效学习方法,深度迁移学习有冻结和微调两种不同的反向传播方
【机 构】
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盐城市实验高级中学
【出 处】
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电子制作
【发表日期】
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2019年2期
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