Dónde encontrar modelos pre-entrenados para el aprendizaje de transferencia [cerrado]


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Soy nuevo en el campo del aprendizaje automático, pero quería probar e implementar un algoritmo de clasificación simple con Keras. Desafortunadamente, tengo un conjunto muy pequeño de datos, así que pensé en tratar de aplicar el aprendizaje de transferencia al problema; sin embargo, no pude encontrar nada en este sitio en línea, así que quería entender cuáles son los mejores lugares para buscar una red neuronal pre-entrenada. ¿Tienes alguna sugerencia al respecto? ¿Qué sitio web es mejor para tener una idea sobre cómo iniciar un proyecto de aprendizaje automático?

Respuestas:


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Keras proporciona algunas de las redes neuronales de procesamiento de imágenes exitosas preformadas en ImageNet: https://keras.io/applications/

Otras bibliotecas de aprendizaje profundo también ofrecen algunos modelos entrenados, en particular:

Muchos modelos pre-entrenados para varias plataformas también se pueden encontrar en https://www.gradientzoo.com .

Además, si está interesado en alguna arquitectura de red en particular, los autores a veces proporcionan modelos previamente entrenados , por ejemplo, ResNeXt .


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Dado que el título de la pregunta es genérico (y no específico de la visión por computadora), también daré la respuesta relacionada con la PNL , en caso de que ayude a alguien que tropieza al buscar incrustaciones de vectores preentrenados:

Las dos incorporaciones de vectores pre-entrenadas más populares se pueden encontrar en estos enlaces:

También hay un par de menos populares y / o más recientes:


¿Crees que debería editar el título? Además, en realidad estoy buscando un modelo de clasificación de textura pre-entrenado, pero considerando que esa pregunta es demasiado específica, pensé que una idea general sobre dónde la gente busca modelos pre-entrenados habría sido un buen punto de partida
Eggman

Tal como está, es una pregunta general, por lo que suponiendo que no haya otros como este en el sitio web, esta puede ser una fuente útil para todos. Sin embargo, no creo que alguien con la respuesta a la pregunta específica que tiene en mente se sienta atraído por esto solo por el título.
Zhubarb
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