Machine learningDeep learning / NLP / CV

למידת העברה עם רשת קונבולוציה

למידת העברה עם CNN עושה שימוש חוזר ברשת קונבולוציה שאומנה כבר על מערך נתונים גדול — לרוב ImageNet — ומתאימה את גלאי התכונות הנלמדות שלה למערך נתונים חדש, לרוב קטן יותר. הדבר מאפשר לחוקרים להשיג ביצועי זיהוי תמונה חזקים ללא משאבי החישוב והנתונים העצומים הנדרשים לאימון CNN מאפס.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

מקורות

  1. Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191
  2. Yosinski, J., Clune, J., Bengio, Y., & Lipson, H. (2014). How transferable are features in deep neural networks? Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 27, 3320–3328. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Convolutional Neural Network (Feature Extraction and Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/transfer-learning-with-convolutional-neural-network

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateTransfer Learning with Convolutional Neural Network (Transfer Learning with Convolutional Neural Network (Feature Extraction and Fine-Tuning)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/transfer-learning-with-convolutional-neural-network · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026