CVPR 2017精选文章代码实现：深度迁移学习的选择性联合微调

资源摘要信息:"富人的借用宝藏：通过选择性联合微调进行的深度迁移学习" 1. 深度迁移学习与选择性联合微调 在深度学习领域，迁移学习是指将一个领域中所学习的知识应用到另一个领域中去的方法。特别的，深度迁移学习利用深度神经网络在源任务（源域）中学习的知识，迁移到目标任务（目标域）中去。而选择性联合微调（Selective-Joint-Fine-tuning）是迁移学习的一种策略，它着重于选择源模型中对于目标任务最有帮助的参数层进行微调，而不是对整个网络进行微调，这样做旨在保留有用的特征表示，同时调整网络以更好地适应新任务。 2. 代码和模型 本资源中，葛伟峰（Weifeng Ge）和余一舟（Yizhou Yu）两位来自香港大学计算机科学系的研究人员，提供了他们发表在计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2017）中的焦点文章“富人的借用宝藏”中所使用的代码和模型。该代码和模型被设计为可以用于特定的深度迁移学习应用。 3. 环境要求 资源的使用依赖于深度学习框架，虽然没有明确指出，但考虑到CVPR 2017的时间背景，很可能使用的深度学习框架是当时流行的Caffe框架。资源提供者也指出，用户可能需要将其他的图层添加到Caffe中来运行训练代码。 4. Caffe框架 Caffe是一个深度学习框架，主要面向卷积神经网络（CNN）的开发，它是由伯克利人工智能研究中心（BAIR）的贾扬清博士领导开发的。Caffe在计算机视觉领域广受欢迎，它以速度快、模块化、表达能力强和易于扩展而著称。在这个资源中，用户需要熟悉Caffe框架以运行相关的代码。 5. 引用说明 研究者在资源中也提供了引用说明，以便其他研究者在使用了这些代码和模型进行研究时，能够正确引用原作者的工作。这是学术研究中非常重要的部分，有助于保持学术诚信和促进知识的传承。 6. Jupyter Notebook标签 Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、可视化和说明性文本的文档。在该资源中，Jupyter Notebook可能被用作展示代码运行结果、解释代码功能和结果分析的平台。这使得研究者和学习者能够更直观地理解和再现实验过程。 7. 压缩包子文件的文件名称列表 资源提供了一个名为“Selective-Joint-Fine-tuning-master”的压缩包，意味着这些代码和模型可能被组织在一个名为“Selective-Joint-Fine-tuning”的主目录中，用户需要下载该压缩包并解压后，才能访问其中的代码和模型文件。 综上所述，该资源为研究人员提供了深度迁移学习相关的代码和模型，特别是选择性联合微调技术的实现。资源使用者需在熟悉Caffe框架和深度学习的前提下，将资源中的模型应用于特定的研究或学习目的，并在使用过程中注意正确引用原作者的工作，以维持学术诚信。同时，Jupyter Notebook作为一个辅助工具，可能被用来更好地展示和解释这些代码和模型的使用方法和结果。