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属性统计_唐亘_支持向量机svm_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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有下降,第4-7层的性能下降更为明显。多亏了bnb点,我们可以看出这一下降是两种不同效果的结合:从失去共同适应的下降和从越来越不一般的特征下降。在第3层、第4层和第5层,第一个效应占主导地位,而在第6层和第7层,第一个效应减弱,再现的特异性占主导地位,性能下降。 尽管文献中其他地方已经报道了成功特征转移的例子(Girshick等人,2013;Donahue等人,2013b)。据我们所知,这些结果仅限于注意到从给定层的转移比严格按照目标任务进行训练的替代方案要好得多,即注意到某一层的anb点比从头开始训练所有层的anb点要好得多。我们认为,这是第一次(1)转移成功的程度被仔细地逐层量化,(2)这两个独立的效应被分离,表明每个效应在部分制度中占主导地位。 5。浅红色的anb+菱形显示了一个特别令人惊讶的效果:传输特征然后对其进行微调,结果网络的泛化效果比直接在目标数据集上训练的网络要好。以前,人们可能希望传递学习到的特征是为了在不过度拟合小目标数据集的情况下进行训练,但这一新结果表明,即使目标数据集很大,传递特征也会提高泛化性能。注意,这种效果不应归因于更长的总训练时间(对于anb+4
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