聚焦迁移学习反向传播缺陷百度资深工程师带来全新ICML工作分享

CV 在前,NLP 在后,迁移学习技术的应用为这两个领域所带来的进展和突破,不可谓不瞩目。

其中,预训练模型作为当下迁移学习的一种主流方法,让“从零开始训练一个新模型”的时代一去不复返。这类在大型数据集上训练好的模型进行微调后,便能够较好地适配类似的新目标任务,可以极大地节约时间和成本。

分享时间:7月24日(周五晚) 20:00整

不过,天下没有免费的午餐,这种方法看似“一劳永逸”,也需要付出一定的代价,其中的一大问题便是,由于反向传播带给深层卷积层的更新较小,微调得到的模型往往被“吸引”在预训练模型附近,无法得到充分更新。

敢不卖力踢?基恩盯着你呢!

分享嘉宾:李兴建,百度大数据实验室资深工程师,多年自然语言处理、深度学习、迁移学习等领域工作经验

在米尔沃尔和斯旺西的比赛中,看台上出现了英国女王伊丽莎白二世的脸,而且还被强行穿上了米尔沃尔球衣,让人哭笑不得。

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之前在利兹联队的看台上,出现了本拉登的形象,这引发争议,利兹被迫撤掉了形象板。

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 深度迁移学习简介和RIFLE算法提出的动机 算法流程 算法效果及讨论 二层网络模拟实验

分享主题:RIFLE算法:通过重新初始化全连接层加深迁移学习中的梯度反向传播

诺丁汉森林队昔日球星科利莫尔和皮尔斯穿越了

为了深度解析这项工作背后的算法原理以及应用效果,AI 科技评论特别邀请到了论文一作、百度大数据实验室资深工程师李兴建,来做论文直播分享!

另外,英国的哈里王子夫妇、动画形象巴斯光年等奇奇怪怪的形象板,都曾出现在赛场看台上,成为了球迷比拼幽默创意的另一块舞台。

时间就定在7月24日 20:00整,各位同学记得准时收看~

基于一个预训练的深度学习模型进行微调,成为一种主流的迁移学习方式。该方法虽然简单有效,但微调得到的模型经常被『吸引』在预训练模型附近,无法得到充分更新。我们的工作提出一种简单有效的策略RIFLE,通过周期性的重新初始化全连接层,给深层的特征提取网络带来有意义的更新,提升低层次特征的学习。