Nơi tìm các mô hình được đào tạo trước để học chuyển [đóng]

Tôi chưa quen với lĩnh vực máy học, nhưng tôi muốn thử và thực hiện một thuật toán phân loại đơn giản với Keras. Thật không may, tôi có một bộ dữ liệu rất nhỏ, vì vậy tôi nghĩ sẽ cố gắng áp dụng việc học chuyển sang vấn đề; tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy bất cứ điều gì trên mạng này, vì vậy tôi muốn hiểu đâu là nơi tốt nhất để tìm kiếm một mạng lưới thần kinh được đào tạo trước. Bạn có bất cứ đề nghị về vấn đề này? Trang web nào là tốt nhất để có ý tưởng về cách bắt đầu một dự án máy học?

Bản thân Keras cung cấp một số mạng thần kinh xử lý hình ảnh thành công được trình bày trước trên ImageNet: https://keras.io/appluggest/

Các thư viện học tập sâu khác cũng cung cấp một số mô hình dự phòng, đáng chú ý:

• TensorFlow: https://github.com/tensorflow/models
• cà phê: 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
• Lasagne: https://github.com/Lasagne/Recipes

Nhiều mô hình được sàng lọc cho các nền tảng khác nhau cũng có thể được tìm thấy tại https://www.gradientzoo.com .

Hơn nữa, nếu bạn quan tâm đến một số kiến ​​trúc mạng cụ thể, đôi khi các tác giả cung cấp các mô hình được xử lý trước, ví dụ ResNeXt .

Vì tiêu đề câu hỏi là chung chung (và không cụ thể đối với thị giác máy tính), tôi sẽ cung cấp cho NLP câu trả lời liên quan đến , trong trường hợp nó giúp người nào đó vấp ngã khi tìm kiếm các vectơ nhúng trước:

Hai nhúng vector được đào tạo trước phổ biến nhất có thể được tìm thấy trên các liên kết sau:

• GloVe- https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
• Các nhúng nhúng - https://code.google.com.vn/archive/p/word2vec/

Ngoài ra còn có một vài cái ít phổ biến hơn và / hoặc gần đây hơn:

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