PyTorch与迁移学习：利用预训练模型提升性能
引言 在深度学习领域，迁移学习已经成为一种强大的工具，特别是在数据有限或任务复杂的场景下。迁移学习利用在其他任务上预训练的模型，将其知识和表示能力迁移到新的任务中，从而加速模型训练并提高性能。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，为迁移学习提供了灵活和强大的支持。本文将介绍如何在PyTorch中...
使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练
SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务，例如对象检测、语义分割和小样本学习，只需在较小的标记数据集上进行最少的微调。SimCLR 主要思想是通过增强模块 T 将图像与同一图像的其他增强版本进行对比，从而学习图像的良好表示。...
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