Abstrakt. Transfer Learning är ett paradigm i maskininlärning för att lösa ett målproblem genom att återanvända lärandet med mindre ändringar från ett annat men relaterat källproblem. I detta dokument föreslår vi en ny metod för överföring av funktioner, särskilt när käll- och målproblemen hämtas från olika distributioner. Vi använder djupa neurala nätverk för att överföra antingen låga eller mellersta eller högre lager funktioner för en maskin som är tränad på antingen oövervakad eller övervakad sätt. Genom att tillämpa denna funktionsöverföringsmetod på Convolutional Neural Network och Stacked Denoising Autoencoder på fyra olika datauppsättningar, uppnår vi lägre klassificeringsfelfrekvens med betydande minskning av beräkningstiden med lägre lagerfunktioner utbildade på övervakat sätt och funktioner i högre lager utbildade på oövervakat sätt för att klassificera bilder av stora och små bokstäver datauppsättning.
Likaså, Kandaswamy, et al., används lageröverföring som ett sätt att överföra kapacitet i Convolutional Neural Networks och Stacked Denoising AEs REF.
Improving Deep Neural Network Performance by Reusing Features Trained with Transductive Transference
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}