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【在线培训预告】NVIDIA DIGITS深度学习开发工具及其在迁移学习中的应用
作者/来源:技术部     发布于:2018-12-03     点击数:81

什么是迁徙学习?

在传统分类学习中,为了保证训练得到的分类模型具有准确性和高可靠性,都有两个基本的假设:

(1) 用于学习的训练样本与新的测试样本满足独立同分布;

(2) 必须有足够可用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型。

但是,在实际应用中我们发现这两个条件往往无法满足。首先,随着时间的推移,原先可利用的有标签样本数据可能变得不可用,与新来的测试样本的分布产生语义、分布上的缺口。另外,有标签样本数据往往很缺乏,而且很难获得。这就引起了机器学习中另外一个重要问题,如何利用少量的有标签训练样本或者源领域数据,建立一个可靠的模型对具有不同数据分布的目标领域进行预测。

近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究。迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的新的一种机器学习方法。它放宽了传统机器学习中的两个基本假设,目的是迁移已有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题。

近几年来,已经有相当多的研究者投入到迁移学习领域中,每年在机器学习和数据挖掘的顶级会议中都有关于迁移学习的文章发表,比如,ICML,SIGKDD,NIPS,IJCAI,AAAI,ICDM以及CIKM等。


本次在线培训主题

NVIDIA DIGITS深度学习开发工具及其在迁移学习中的应用 


内容覆盖:

  1. DIGITS诞生背景及功能简介

  2. DIGITS 的训练数据集导入

  3. DIGITS 的基本模型训练操作:图片分类

  4. DIGITS 用于目标检测

  5. DIGITS 用于图像分割

  6. DIGITS 迁移学习的使用

  7. DIGITS Plugin的使用


培训亮点:
  1. 如何实现在NVIDIA开发工具DIGITS的帮助下实现深度学习、迁移学习的快速开发,模型训练

  2. 利用DIGITS快速的实现图像的分类,检测和分割

  3. 与拥有丰富一线开发经验的NVIDIA 开发者社区经理交流

  4. 加入本次活动答疑群实时答疑以及后续交流沟通


直播时间:

培训直播时间:

12月6日

19:30pm-20:00pm warm up;

20:00pm-21:00pm Talk live;

21:00pm-21:30pm Q&A


如何报名和观看?

注意本次在线培训是免费的。

 


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