편입 학습을위한 사전 훈련 된 모델을 찾을 수있는 곳 [닫기]

나는 기계 학습 분야에 익숙하지 않지만 Keras를 사용하여 간단한 분류 알고리즘을 구현하려고했습니다. 불행히도, 나는 아주 작은 데이터 집합을 가지고 있기 때문에 문제에 전이 학습을 적용하려고 생각했습니다. 그러나 온라인에서 아무것도 찾을 수 없으므로 사전 훈련 된 신경망을 찾기 가장 좋은 곳을 알고 싶었습니다. 이와 관련하여 어떤 제안이 있습니까? 기계 학습 프로젝트를 시작하는 방법에 대한 아이디어를 얻는 데 가장 적합한 웹 사이트는 무엇입니까?

Keras 자체는 ImageNet에 사전 교육 된 성공적인 이미지 처리 신경망을 제공합니다. https://keras.io/applications/

다른 딥 러닝 라이브러리는 다음과 같은 미리 훈련 된 모델도 제공합니다.

• 텐서 플로우 : https://github.com/tensorflow/models
• 카페 : https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo
• caffe2 : https://github.com/caffe2/caffe2/wiki/Model-Zoo
• pytorch : https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch
• 라자냐 : https://github.com/Lasagne/Recipes

https://www.gradientzoo.com 에서 다양한 플랫폼에 대한 많은 사전 훈련 된 모델을 찾을 수 있습니다 .

또한 특정 네트워크 아키텍처에 관심이있는 경우 작성자는 때때로 사전 훈련 된 모델 (예 : ResNeXt)을 제공 합니다.

질문 제목은 일반적인 것으로 (컴퓨터 비전에만 국한되지는 않음) 사전 훈련 된 벡터 임베딩을 찾는 데 도움이 될 경우를 대비 하여 NLP 관련 답변도 제공합니다 .

가장 많이 사용되는 두 가지 사전 훈련 된 벡터 임베딩은 다음 링크에서 찾을 수 있습니다.

• GloVe- https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
• Tensorflow 묻어 - https://code.google.com/archive/p/word2vec/

덜 인기있는 그리고 / 또는 더 최근의 것들도 있습니다 :

• LexVec- https: //github.com/alexandres/lexvec
• FastText- https: //github.com/icoxfog417/fastTextJapaneseTutorial
• 메타 임베딩-http: //cistern.cis.lmu.de/meta-emb/