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Matlab的迁移学习入门指南。

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简介：
该迁移学习的完整流程涵盖了多个关键阶段。首先，模型需要从一个或多个源任务中获取大量标注数据，这些数据将作为训练的基础。随后，模型会利用这些数据进行预训练，以学习通用的特征表示。接着，模型会被针对目标任务进行微调，从而使其能够更好地适应新的任务需求。最后，通过评估模型的性能，我们可以确定其是否成功地完成了迁移学习过程。

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  • MATLAB迁移学习入门指南
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    《MATLAB迁移学习入门指南》是一本针对初学者设计的手册，旨在帮助读者掌握使用MATLAB进行迁移学习的基础知识和实践技巧。适合对机器学习感兴趣的科研人员和技术爱好者阅读。 迁移学习的完整过程包括以下几个步骤：首先，选择一个预训练模型作为起点；其次，在目标数据集上微调这个模型以适应特定任务的需求；然后，通过调整网络参数来优化性能；最后，评估经过微调后的模型在新任务上的表现和泛化能力。
  • 迁移学习入门指南transfer_learning_tutorial_wjd.pdf
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    本教程为初学者提供了一条理解与实践迁移学习的有效路径，涵盖概念解析、应用场景及代码实现等内容。 第一章介绍了迁移学习的基本概念，并回答了什么是迁移学习以及为何要进行迁移学习的问题。第二章概述了该领域的研究范畴。第三章则探讨了迁移学习的应用领域。第四章涵盖了迁移学习的一些基础知识，包括问题定义、域与任务的表示方法和总体思路，同时详细介绍了度量准则的概念及其重要性。 第五章简述了四种基本的迁移学习方法：基于样本的迁移、基于特征的迁移、基于模型的迁移以及关系导向的方法。第六至第八章分别深入探讨了领域自适应领域的三种主要技术途径——数据分布调整法、特征选择策略和子空间分析方法。 第九章重点介绍了当前流行的深度迁移学习方案。第十章提供了一个简明易懂的操作指南，帮助读者快速上手实践迁移学习项目。第十一章对未来的研究方向进行了展望，并指出了几个潜在的探索领域。最后，第十二章总结了整本书的主要内容和观点。附录部分（即第十三章）则为有兴趣进一步研究该领域的读者提供了相关的学习资源列表。
  • 迁移学习入门1
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    《迁移学习入门1》旨在为初学者提供迁移学习的基础知识和实用技巧。通过本书，读者可以快速掌握如何将一个领域的已学知识应用到另一个相关领域中，从而提高机器学习模型的效率与性能。 摘要迁移学习是机器学习的一个重要分支，已经取得了显著的进步。本手册简明地介绍了迁移学习的基本概念与方法，并重点讲述了领域自适应问题中的一些代表性方法。最后进行了简单的总结。
  • 迁移学习入门1
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    《迁移学习入门1》是一本针对初学者编写的教程，系统介绍迁移学习的基本概念、原理及应用。通过实例解析和代码实践，帮助读者快速掌握相关技术，适用于机器学习爱好者和技术从业者。 迁移学习是一种机器学习方法，其核心思想是利用在一个任务中学到的知识来改善在另一个相关任务上的表现。特别是在医学影像分析领域，尤其是在处理超声视频数据方面，迁移学习扮演了重要角色。本段落以胆管细胞癌（ICC）和肝细胞癌（HCC）的超声视频为例，探讨如何有效地应用迁移学习提高诊断准确性和效率。 研究中收集了1999年至2019年间中山大学第一附属医院共190例胆管细胞癌患者的CEUS视频，并按1:1的比例匹配了肝细胞癌病例，总共380例。这些数据经过严格的入组标准筛选，确保病理确诊并排除肝外转移和血管侵犯的病例。研究采用三折交叉验证的方式随机分组肿瘤类型以评估模型稳定性和泛化能力。 在预处理阶段，视频被转化为.bmp格式的图像序列，并合并为clip减少内存占用和加快读取速度。每个视频8个关键时间点的肿瘤靶区被挑选出来包括不同增强阶段的图像。通过最小边界框覆盖所有区域并扩展20像素来获取统一截取区域以实现病灶与背景分离。 在模型选择比较方面，研究涉及了多种网络结构如2D CNN、2D CNN+BERT、C3D、I3D、SlowFast、R(2+1)D、TSM和GSM。实验结果显示： - GSM模型表现最优。 - 2D CNN在某些情况下优于时空网络。 - BERT结构相对于2D CNN有更好表现，尤其是BERT resnet50和BERT bninception。 - Slow通道迁移效果不佳不适合CEUS应用。 - TSM网络的迁移性能较差可能因其Shift模块在CEUS上无法有效迁移。 - I3D的表现中规中矩。 - C3D在大量数据下性能提升显著，达到0.9正确率和0.867 ICC敏感性是实验最佳模型。 - R(2+1)D resnet34相比resnet34+BERT有更明显提升；resnet50优于resnet34暗示更深的网络可能会进一步提高性能。 - 增加视频采样图像数量通常能提升分类性能。 - 均匀采样在迁移学习中的效果优于原模型密集采样因为包含了完整造影过程有助于理解动态过程。 这些发现强调了迁移学习解决医疗影像分析中数据稀缺问题的重要性。通过适当选择和调整预训练模型，可以提高特定任务（如区分ICC和HCC）的诊断准确性。同时优化模型及采样策略也是关键因素直接影响CEUS视频上的表现。未来研究可进一步探索更深网络结构以及如何更好地适应CEUS视频动态特性以提升性能与临床实用性。
  • 迁移学习指南
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    《迁移学习指南》是一本全面介绍迁移学习原理与应用的书籍。书中涵盖了从基础理论到高级技术的详细讲解，并提供了丰富的案例和实践指导，帮助读者掌握如何将一个领域的知识迁移到另一个相关领域中，有效解决机器学习中的样本不足问题。 推荐一篇关于迁移学习的详细教程，内容较新且值得深入阅读。
  • 迁移学习指南
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    《迁移学习指南》是一本全面介绍迁移学习理论与实践的手册，旨在帮助读者理解如何将一个领域的知识迁移到另一个相关领域，以提高机器学习模型的效率和性能。本书适合数据科学家、研究人员及对迁移学习感兴趣的读者阅读。 迁移学习作为机器学习的重要分支，在近年来取得了快速发展，并被广泛应用于多个领域。本手册旨在为初学者提供一个简明的入门指南，详细介绍了迁移学习的概念、基本方法以及应用，并对其未来可能的发展方向进行了探讨。 手册的编写逻辑分为三个主要部分：“是什么”、“为什么”和“怎么办”。其中，“是什么”部分介绍迁移学习的基本概念；“为什么”部分阐述了使用迁移学习的理由及其优势；而“怎么办”部分是手册的重点，详细讲述了如何进行迁移学习的方法。 在“是什么”部分中，迁移学习被定义为利用一个或多个源域的知识来帮助目标域的学习。在“为什么”部分进一步解释了迁移学习的必要性，在数据有限或任务相似的情况下，通过迁移已有知识可以提高学习效率和效果。 手册的核心内容是“怎么办”部分，它涵盖了四种基本方法：基于样本迁移、基于特征迁移、基于模型迁移以及基于关系迁移。其中，基于样本的方法包括选择和重采样技术；而基于特征的则侧重于提取与转换特征的技术；基于模型的方法涉及适应性调整及多任务学习等技巧；最后是关注知识转移的关系方法。 “怎么办”部分还深入探讨了数据分布自适应问题，并介绍了条件分布自适应、联合分布自适应等多种代表性方法。此外，手册对深度迁移学习这一重要发展方向进行了讲解，包括网络的可迁移性、微调技术（finetune）、深度网络自适应及对抗网络迁移等。 在“应用”部分中，手册列举了计算机视觉、文本分类、时间序列分析和医疗健康等领域中的具体案例，帮助读者理解该技术的实际作用与效果。同时，“基础知识”部分为初学者详细解析了领域、任务和迁移学习本身的概念，并介绍了度量准则如KL散度、JS距离及最大均值差异（MMD）等。 手册还通过分享代码心得来指导实践技能的学习过程，帮助读者快速掌握技术要点。“前沿展望”一章则讨论了机器智能与人类经验结合的迁移方法、传递式学习、终身学习、在线迁移以及强化学习中的应用，并探讨了可解释性问题。最后，附录部分汇总了研究资源和数据集信息。 本手册是一个全面介绍初学者所需了解的基本概念及理论知识的手册，同时提供了丰富的实践案例与入门指南，旨在帮助读者快速理解和实际运用迁移学习技术解决具体问题。
  • 迁移学习指南.pdf
    优质
    《迁移学习指南》是一本全面介绍迁移学习理论与实践的手册，涵盖多种应用场景及算法案例分析。适合研究者和开发者深入理解并应用迁移学习技术。 迁移学习是一种机器学习方法，在这种方法中，已经训练好的模型（或其参数）可以用来解决新的但相关的问题。这与传统的从头开始训练新模型的方法不同，迁移学习能够利用已有的知识来提高新任务的学习效率。 在实际应用中，迁移学习常用于处理数据量较小的任务或者当现有资源不足以支持大量数据收集时的情况。例如，在计算机视觉领域，一个已经经过大规模图像分类问题训练的深度神经网络可以被用作基础模型，并通过微调或特征提取的方式应用于特定的新任务上。 总体来说，迁移学习能够帮助我们更有效地利用现有的机器学习成果，加速新项目的开发过程并提高性能表现。
  • 迁移学习简洁指南
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    《迁移学习简洁指南》是一本专注于迁移学习原理与实践的小册子，旨在帮助读者快速理解这一领域的核心概念，并提供实用案例和代码示例。 迁移学习是指将已学训练好的模型参数迁移到新的模型中，以帮助新模型的训练。
  • 迁移学习简洁指南
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    《迁移学习简洁指南》是一本简明扼要介绍迁移学习概念、原理及应用的技术书籍，旨在帮助读者快速掌握如何将一个领域的知识迁移到另一个领域以提升机器学习模型性能。 迁移学习作为机器学习的一个重要分支，在过去已经取得了显著的进步。本手册旨在简明扼要地介绍迁移学习的基本概念与方法，并对领域自适应问题中的若干代表性方法进行讲解，最后探讨迁移学习未来可能的发展方向。编写此手册的目的是帮助初学者快速入门并掌握基本技巧，为其研究和应用工作奠定坚实的基础。 本书遵循一种简单的逻辑结构：首先解释“什么是”迁移学习；接着阐述为什么需要使用迁移学习以及其可行性的原因；最后重点介绍如何进行迁移（即迁移学习的方法）。其中，“是什么”与“为什么”部分解决了概念性问题，这是所有内容的前提。“怎么办”，即具体方法和技巧，则占据本书的大部分篇幅。为了帮助初学者更便捷地上手实践，我们还特别编写了一章来分享实现代码及心得体会。
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    本PPT全面介绍迁移学习的概念、原理及其应用，涵盖不同领域的案例分析和实践技巧。适合初学者与进阶者参考使用。 中科院王晋东的转移学习讲解PPT包含丰富的材料和代码连接，非常值得学习。