Överför lärande, eller induktiv överföring, avser överföring av kunskap från en källuppgift till en måluppgift. I samband med konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan överföringslärande genomföras genom att transplantera de inlärda funktionsskikten från ett CNN (härledde från källuppgiften) för att initiera en annan (för måluppgiften). Tidigare forskning har visat att valet av källa CNN påverkar utförandet av måluppgiften. I den nuvarande litteraturen finns det inget principiellt sätt att välja en CNN-källa för en given måluppgift trots den ökande tillgången på förutbildade CNN-källor. I detta dokument undersöker vi möjligheten att automatiskt rangordna CNN-källor innan vi använder dem för en måluppgift. I synnerhet presenterar vi ett teoretiskt ramverk för information för att förstå sambandet mellan källmål och användning av detta som grund för att härleda ett tillvägagångssätt för att automatiskt rangordna CNN-källor på ett effektivt, nollsprängt sätt. Den praktiska nyttan av metoden utvärderas noggrant med hjälp av Places-MIT dataset, MNIST dataset och en verklig MRI-databas. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna rangordningsmetoden för överföring av lärande är.
Till exempel, en information teoretisk ram utvecklades REF att ranka källa konvolution neurala nätverk (CNN) och välja top-k CNNs för målet lärande uppgift genom att förstå käll-målförhållandet.
On automated source selection for transfer learning in convolutional neural networks
{'venue': 'Pattern recognition', 'journal': 'Pattern recognition', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}