論文の概要: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Tensorflow Pretrained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13566v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 04:40:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:48.598464
• Title: Deep Learning and Machine Learning, Advancing Big Data Analytics and Management: Tensorflow Pretrained Models
• Title（参考訳）: ディープラーニングと機械学習、ビッグデータ分析と管理の強化:テンソルフロー事前学習モデル
• Authors: Keyu Chen, Ziqian Bi, Qian Niu, Junyu Liu, Benji Peng, Sen Zhang, Ming Liu, Ming Li, Xuanhe Pan, Jiawei Xu, Jinlang Wang, Pohsun Feng,
• Abstract要約: この研究は、ResNet、MobileNet、EfficientNetを含むモダンなアーキテクチャをカバーしている。 PCA, t-SNE, UMAPなどの手法を用いた可視化により, 線形探索とモデル微調整の比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.372501468675303
• License:
• Abstract: The application of TensorFlow pre-trained models in deep learning is explored, with an emphasis on practical guidance for tasks such as image classification and object detection. The study covers modern architectures, including ResNet, MobileNet, and EfficientNet, and demonstrates the effectiveness of transfer learning through real-world examples and experiments. A comparison of linear probing and model fine-tuning is presented, supplemented by visualizations using techniques like PCA, t-SNE, and UMAP, allowing for an intuitive understanding of the impact of these approaches. The work provides complete example code and step-by-step instructions, offering valuable insights for both beginners and advanced users. By integrating theoretical concepts with hands-on practice, the paper equips readers with the tools necessary to address deep learning challenges efficiently.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおけるTensorFlow事前学習モデルの応用について検討し、画像分類やオブジェクト検出といったタスクの実践的ガイダンスに重点を置いている。 この研究は、ResNet、MobileNet、EfficientNetなどのモダンアーキテクチャをカバーし、実世界の実例や実験を通して伝達学習の有効性を実証する。 PCA, t-SNE, UMAPなどの手法を用いて可視化し, 線形探索とモデル微調整の比較を行った。 この作業は、完全なサンプルコードとステップバイステップの指示を提供し、初心者と上級ユーザーの両方に貴重な洞察を提供する。 この論文は、理論的概念を実践と統合することにより、ディープラーニングの課題に効率的に対処するために必要なツールを読者に提供する。

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