Onde encontrar modelos pré-treinados para transferência de aprendizado [fechado]

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Eu sou novo no campo de aprendizado de máquina, mas queria tentar implementar um algoritmo de classificação simples com o Keras. Infelizmente, eu tenho um conjunto muito pequeno de dados, então pensei em tentar aplicar o aprendizado de transferência ao problema; no entanto, não consegui encontrar nada sobre isso online, então queria entender quais são os melhores lugares para procurar uma rede neural pré-treinada. Você tem alguma sugestão a esse respeito? Qual site é melhor para ter uma idéia de como iniciar um projeto de aprendizado de máquina?

machine-learning classification neural-networks transfer-learning Eggman
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Respostas:

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O próprio Keras fornece algumas das redes neurais de processamento de imagem de sucesso pré-treinadas na ImageNet: https://keras.io/applications/

Outras bibliotecas de aprendizado profundo também oferecem alguns modelos pré-treinados, principalmente:

Muitos modelos pré-treinados para várias plataformas também podem ser encontrados em https://www.gradientzoo.com .

Além disso, se você estiver interessado em alguma arquitetura de rede específica, os autores às vezes fornecem modelos pré-treinados, por exemplo, ResNeXt .

Jan Kukacka
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Como o título da pergunta é genérico (e não específico da visão computacional), darei à PNL resposta relacionada , caso ajude alguém que se depara com a procura de incorporações vetoriais pré-treinadas:

Os dois embeddings vetoriais pré-treinados mais populares podem ser encontrados nesses links:

Existem também alguns menos populares e / ou mais recentes:

Zhubarb
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Você acha que eu deveria editar o título? Além disso, na verdade, estou procurando um modelo de classificação de textura pré-treinado, mas considerando que essa pergunta é muito específica, pensei que uma idéia geral de onde as pessoas procuram modelos pré-treinados teria sido um bom ponto de partida
Eggman
Tal como está, é uma pergunta geral, portanto, supondo que não haja outras pessoas assim no site, isso pode ser uma fonte útil para todos. No entanto, não acho que alguém com a resposta para a pergunta específica que você tem em mente será atraído para isso apenas no título.
Zhubarb