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针对联合学习的D2D计算任务迁移。

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简介：
联合学习作为一种分布式机器学习方法，其性能优化面临着边缘节点计算和通信资源的严格限制。尤其当边缘节点的计算和通信能力呈现异构性时，对通信与计算的协同优化变得至关重要。本文提出了一种专门为联合学习设计的D2D（Device-to-Device）计算任务卸载方案，该方案通过边缘节点间的D2D通信实现数据样本的互换，从而有效地平衡各个节点的处理能力与所承担的任务负载，最终旨在最大限度地减少联合学习模型训练过程中的总延迟。通过详细的仿真实验验证，结果表明所提出的D2D计算任务卸载方案能够显著提升联合学习模型的训练速度和整体效率。

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  • 基于联合学习的D2D计算任务卸载
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    本研究探讨了设备到设备（D2D）通信中采用联合学习算法优化计算任务卸载的方法，旨在提升移动网络中的数据处理效率与用户体验。 联合学习是一种分布式机器学习方法，在这种模式下，边缘节点的计算能力和通信资源有限，这成为性能优化的主要障碍。尤其是在不同边缘节点之间存在计算与通信能力差异的情况下，需要对这些方面进行协调优化。 为了解决这一问题，我们提出了一种基于设备到设备（D2D）通信的任务卸载方案以促进联合学习中的数据样本交换。通过这种方式可以平衡各个节点的处理能力和任务负载情况，从而在训练模型的过程中尽可能地减少总时延。 实验结果显示，所提出的这种利用D2D技术进行计算任务卸载的方法能够显著提升联合学习中模型训练的速度和效率。
     
  • 迁移学习_TransferLearning_迁移学习_PPT_迁移学习
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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。
     
  • 迁移学习-杨强-2015_转递式迁移学习1
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    本讲座由杨强教授于2015年带来，聚焦于转递式迁移学习的研究与应用，深入探讨了该技术的核心理论及实际案例。 迁移学习是一种利用源域知识来提升目标域性能的技术，在多种应用领域已证明其有效性。然而，该技术的一个主要限制是要求源域与目标域之间存在直接联系；若二者无明显关联，则难以有效转移知识。 为应对这一挑战，本段落提出了一种新的概念——转导迁移学习（Transitive Transfer Learning, TTL），旨在打破传统的距离约束，在没有直接关系的源域和目标域间实现有效的知识转移。例如，当源数据是文本而目标领域涉及图像时，可以通过插入一个或多个中间领域的形式来建立联系。 为此目的，我们设计了一个框架：首先选定合适的中间区域以连接源与目标；随后通过这些桥梁进行实际的知识迁移操作。实验表明，在多种分类任务上该方法能够达到当前最优的精度水平。 在TTL框架内，“域选择”是关键步骤之一，即挑选出最适合作为中介的数据集来连结源和目标领域。“知识转移”，则是指利用选定中间区域上的数据执行从源头向目的地的知识迁移过程。这可能涉及使用特定算法将一个领域的实例或模式转移到另一个领域。 TTL框架的独特价值在于其能够跨越缺乏直接联系的领域进行有效连接，从而适用于如图像分类、文本分类等多种机器学习问题的应用场景中。 此外，在此基础上还可以结合深度学习技术来进一步优化知识转移的效果。例如通过训练模型以捕捉源域与目标域间更深层次的关系映射，增强迁移效率和准确性。 综上所述，TTL框架提供了一种强大的手段用于在缺乏直接关联的领域之间实施有效的知识迁移，并具备广泛的应用潜力。
     
  • TensorFlow中的迁移学习
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    本篇文章主要介绍在TensorFlow框架中如何利用预训练模型进行迁移学习，以实现高效解决相似任务的方法和技巧。 使用TensorFlow通过Inception-v3实现迁移学习。加载已有的模型，并将其作为新任务的特征提取器进行分类迁移。包括完整的代码和数据集。
     
  • Python中的迁移学习
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    迁移学习是机器学习领域的一种方法，通过将已有的模型应用于新的任务来提高新任务的学习效果。本文主要探讨了在Python编程语言中如何实现迁移学习，并介绍了一些常用的库和工具。 Python迁移学习是现代人工智能领域中的一个关键概念，在机器学习项目中扮演着重要的角色，特别是在数据集小或者标注成本高的情况下。它利用在大型数据集上预训练的模型，将其知识迁移到新的、相对较小的任务中，从而提高模型的性能。 本实践指南将深入探讨如何在Python环境中应用迁移学习： 1. **深度学习框架**：Python中的迁移学习主要依赖于TensorFlow、Keras和PyTorch等深度学习框架。这些框架提供了丰富的预训练模型库，例如VGG、ResNet、InceptionV3等，可以直接用于迁移学习。 2. **预训练模型**: 这些模型是在大型数据集（如ImageNet）上训练的卷积神经网络(CNN)，它们已经学会了底层特征，如边缘、纹理和形状。这些模型可以作为基础，添加新的层来适应特定任务，例如图像分类、物体检测或语义分割。 3. **微调**：在迁移学习中，微调是指对预训练模型的最后几层进行再训练以适应新数据集的任务分布。通常情况下我们只更新顶部几层权重而保持底部层不变，从而保留已学得的基础特征。 4. **特征提取**: 迁移学习还提供了一种策略——直接使用预训练模型提取特征，并用这些特征来训练一个独立的分类器（如逻辑回归或支持向量机）。这种方法不需要微调基础模型，在数据集较小的情况下尤其适用。 5. **数据增强**：在迁移学习中，通过旋转、翻转、缩放和裁剪等操作增加图像变化的数据增强技术可以提升模型泛化能力。 6. **优化器与学习率调度**: 选择合适的优化算法（如SGD或Adam）并设置合适的学习速率对迁移学习至关重要。有时还需要采用学习率衰减策略以避免过拟合，并逐步收敛至最优解。 7. **批量归一化和dropout**：这两种正则化技术能够减少模型的过拟合并提高其泛化性能。批量归一化确保每一层输入具有相同的均值和方差，而dropout通过随机丢弃一部分神经元来强制学习更鲁棒的特征。 8. **评估与验证**: 在训练过程中需要设立验证集以监控模型表现并防止过度拟合。常用指标包括准确率、精确度、召回率以及F1分数等。 9. **保存和部署**：完成训练后，将模型存储为pickle或h5格式以便后续使用，并可以将其集成到Web服务、移动应用或者物联网设备中进行实际部署。 通过实践上述知识，你可以在Python环境中解决具体问题并实现复杂任务。
     
  • 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。
     
  • 迁移学习初探
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    《迁移学习初探》一文旨在介绍迁移学习的基本概念、核心思想及其在不同领域的应用实例，为读者提供一个理解这一机器学习分支领域的入门级视角。 迁移学习是机器学习领域的一种强大技术，它通过将在一个或多个源任务上学到的知识转移到相关的目标任务上来改善学习效果。这种方法可以避免重新发明轮子的问题，并利用现有的学习成果来加快新任务的学习过程，在人工智能的众多分支中尤其是神经网络领域应用广泛。 文章首先用制作苹果派的例子形象地解释了迁移学习的概念，说明在机器学习中也可以像购买现成原料那样使用已有的模型知识。例如，假设已经训练了一个识别汽车图像的神经网络模型。如果现在需要识别卡车图像，则只需进行少量调整或微调（fine-tuning），而不是从零开始收集大量数据来重新训练一个新模型。这使得学习过程更加高效。 迁移学习的核心在于知识转移，涉及两个关键概念：源任务和目标任务。源任务是已经完成的学习任务，其数据和模型可以用于新的问题；而目标任务则是当前需要解决的问题，并可能与源任务在某种程度上相似但仍然需要特定领域的调整。通过迁移学习，目标任务能够借助于源任务的模型基础快速获得性能提升。 文章还提到，在图像识别任务中使用卷积神经网络（CNN）时，可以通过保留预训练模型中的某些层并替换或添加新层来适应新的任务。这通常包括将高层次特征如边、角点和纹理等从一个任务迁移至另一个，因为这些特征在不同任务之间具有普遍性。 此外，对于复杂且数据有限的任务来说，迁移学习有助于处理小规模的数据集，并通过利用预先训练好的模型增强模型的性能。 然而，在实际应用中选择哪些源任务和目标任务、如何选择要迁移的知识（如特征或权重）以及如何进行微调以获得最佳效果等问题都需要根据具体情况进行判断。需要注意的是，如果源任务与目标任务之间的差异太大或者源数据不足以捕捉到目标所需知识的话，则迁移学习的效果可能会受到限制。 总的来说，作为一种技术方法，迁移学习能够减少学习时间、节约计算资源并提升模型性能，在神经网络和机器学习的实践中为研究人员提供了强大的工具以更快地推进AI的发展。
     
  • 迁移学习回顾
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    《迁移学习回顾》一文全面梳理了迁移学习领域的发展历程、核心理论及应用实践，旨在总结现有成果并展望未来研究方向。 ### 迁移学习综述 #### 背景与动机 在数据挖掘和机器学习领域，我们通常利用过去的信息（训练数据）来提取模式并预测未来的成果。传统的机器学习方法假设训练数据和测试数据具有相同的特征空间及相同的数据分布特性。然而，在实际应用中，当训练数据与测试数据之间存在显著的数据分布差异时，模型的性能往往会下降。 在某些情况下，获取与测试数据特征空间和目标领域预测需求相匹配的训练样本是非常困难且成本高昂的。因此，如何创建一个能够从相关源域进行学习并应用于特定目标领域的高性能机器学习器变得尤为重要。这就是迁移学习的核心动机所在。 #### 迁移学习定义与概念 迁移学习是一种通过利用不同领域之间的信息转移来提升某一领域内模型性能的方法。我们可以通过现实生活中的例子理解这一概念：假设两个人都在尝试学钢琴，其中一人没有任何音乐背景经验，而另一人则拥有丰富的吉他演奏经历。有音乐背景的人将能够更高效地掌握弹奏技巧，因为他可以将其先前学到的乐理知识应用到学习新乐器的过程中。 #### 抽象与定义 机器学习和数据挖掘技术被广泛应用于各种现实场景中。传统方法的一个基本假设是训练样本和测试数据来自同一领域，并且具有相同的输入特征空间及分布特性。然而，在许多真实世界的机器学习应用场景下，这一前提条件并不成立。在某些情况下获取特定领域的高质量训练集可能非常昂贵或难以实现。因此，需要开发一种能够利用不同但相关领域的更易获得的数据来提升模型性能的方法，这便是迁移学习的核心思想。 #### 当前解决方案概述 本段落正式定义了迁移学习，并介绍了当前几种主要的解决策略： - **同构迁移**：指源域和目标域具有相同的特征空间，但是数据分布可能有所不同。在这种情况下，可以通过调整权重或选择特定特征等方式来进行有效的信息转移。 - **异构迁移**：指源域与目标域拥有不同的特征表示形式，这意味着需要进行某种映射或其他转换手段才能实现有效的信息传递。 - **实例重权法**：通过赋予训练样本不同的重要性（即权重）来更好地适应目标领域的分布特性。 - **共同表征学习**：寻找一个共享的特征空间，在此空间中源域与目标域的数据分布更为接近，从而促进信息的有效迁移。 - **结构化输出方法**：当模型的目标是预测复杂结构而非简单的分类或回归任务时使用的方法。 #### 迁移学习的关键挑战与未来方向 尽管迁移学习已经取得了显著进展，但仍面临许多亟待解决的问题： - 如何有效地从源域向目标领域转移知识仍然是一个开放性问题。 - 自动选择最合适的源域进行信息迁移仍是一项具有挑战性的任务。 - 整合多个不同来源的信息以提高目标领域的预测能力是一个有待探索的研究方向。 - 在不断变化的环境中，如何实时更新模型以便更好地适应新的数据分布也是一个重要议题。 随着理论和技术的发展，迁移学习将继续成为解决跨领域知识转移问题的强大工具。
     
  • 对迁移学习(Transfer Learning)的简介（个人整理）
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    迁移学习是一种机器学习方法，通过将一个任务上已学得的知识应用到另一个相关任务中，以减少新任务的学习时间或提升性能。本文档总结了迁移学习的基本概念、原理及应用场景。 我整理了一份关于迁移学习的入门介绍。这份资料涵盖了迁移学习的基本概念、使用原因以及它与传统机器学习的区别，并探讨了迁移学习面临的三个核心问题：领域差异性、特征表示及模型适应性。 此外，我还详细介绍了三种主要的迁移学习方法： 1. 基于样本的方法（实例加权策略）； 2. 基于特征的方法（特征加权策略）； 3. 基于模型的方法（微调技术）。 这份资料内容浅显易懂，非常适合对迁移学习感兴趣的初学者。未来我计划在博客中进一步深入探讨相关知识，有兴趣的朋友可以持续关注我的更新。