ScholarGate
Asistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Prenosové učenie s konvolučnou neurónovou sieťou

Prenosové učenie (Transfer Learning) s CNN opätovne využíva konvolučnú neurónovú sieť, ktorá už bola trénovaná na rozsiahlej dátovej sade – najčastejšie ImageNet – a adaptuje jej naučené detektory prvkov na novú, často menšiu cieľovú dátovú sadu. To umožňuje výskumníkom dosiahnuť vysoký výkon v rozpoznávaní obrazu bez masívnych výpočtových a dátových zdrojov potrebných na trénovanie CNN od začiatku.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

+4 more

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning with Convolutional Neural Network (Feature Extraction and Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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

Odkazujú sem

ScholarGateTransfer Learning with Convolutional Neural Network (Transfer Learning with Convolutional Neural Network (Feature Extraction and Fine-Tuning)). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/deep-learning/transfer-learning-with-convolutional-neural-network · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026