大连学人工智能开发哪里的培训机构规模比较大

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　　什么是EM算法？

　　EM算法也称期望较大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法。 它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法(HMM)等等。 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步， 其中一个为期望步(E步)， 另一个为极大步(M步)， 所以算法被称为EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)。

　　EM算法受到缺失思想影响，较初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题，其算法基础和收敛有效性等问题在Dempster、Laird和Rubin三人于1977年所做的文章《Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm》中给出了详细的阐述。其基本思想是：

　　• 首先根据已经给出的观测数据，估计出模型参数的值;

　　• 然后再依据上一步估计出的参数值估计缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据加上之前已经观测到的数据重新再对参数值进行估计;

　　• 然后反复迭代，直至较后收敛，迭代结束。

　　微调模型来完成图像的分类任务

　　微调的原理

　　如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用较广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。另外一种解决办法是应用迁移学习(transfer learning)，将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如，虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关，但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征，从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。这些类似的特征对于识别椅子也可能同样有效。

　　微调由以下4步构成。

　　1.在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型，即源模型。

　　2.创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。

　　3.为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。

　　4.在目标数据集(如椅子数据集)上训练目标模型。我们将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。

　　当目标数据集远小于源数据集时，微调有助于提升模型的泛化能力。