最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均...

简单来说迁移学习是把在ImageNet等大型数据集上训练好的CNN模型拿过来，经过简单的调整应用到自己的项目上去。

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。...

[TensorFlow从入门到精通]系列课程既包含TensorFlow的基础知识点（如Graph），还有卷积神经网络、模型的保存和恢复、迁移学习、Fine-Tuning、超参数优化和自然语言处理等实战内容。...

生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型，是最近两年十分热门的一种无监督学习算法。生成对抗网络(GAN)由两个重要部分构成：生成器和判别器。...

BERT可能是最流行的NLP迁移学习方法。Huggingface的实现提供了许多不错的功能，并在漂亮的API之后抽象了细节。

作者 | Douglas Heaven翻译 | JocelynWang编辑 | 唐里

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模...

迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法...

得益于迁移学习，计算机视觉领域的发展非常迅速。有着几百万个参数的高度非线性模型通常需要大型数据集的训练，经过几天甚至几周的训练，也只能分辨猫狗。...