転移学習用の事前トレーニング済みモデルの場所[終了]

私は機械学習の分野に不慣れですが、Kerasで簡単な分類アルゴリズムを試して実装したいと思っていました。残念ながら、私はデータのセットが非常に少ないので、問題に転移学習を適用しようと考えました。しかし、オンラインでこれを見つけることができなかったので、事前トレーニング済みのニューラルネットワークを探すのに最適な場所はどれなのかを理解する必要がありました。これに関して何か提案はありますか？機械学習プロジェクトの開始方法に関するアイデアを得るのに最適なWeb​​サイトはどれですか。

Keras自体が、ImageNetで事前トレーニングされた、成功した画像処理ニューラルネットワークの一部を提供しています：https ://keras.io/applications/

その他のディープラーニングライブラリも、いくつかの事前トレーニング済みモデルを提供しています。

• TensorFlow：https : //github.com/tensorflow/models
• caffe：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
• ラザニア：https : //github.com/Lasagne/Recipes

さまざまなプラットフォーム用の事前トレーニング済みモデルの多くは、https： //www.gradientzoo.comにもあります。

あなたは、いくつかの特定のネットワークアーキテクチャに興味がある場合はまた、著者は、時々 、pretrainedモデルに例えば自分自身を提供ResNeXtを。

質問のタイトルは一般的であり（コンピュータービジョンに固有ではありません）、事前トレーニングされたベクトルの埋め込みを探してつまずく人を助けるために、NLP関連の回答も提供します。

最も人気のある2つの事前トレーニング済みベクトル埋め込みは、次のリンクにあります。

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

人気のないものや最近のものもいくつかあります。

• LexVec- https://github.com/alexandres/lexvec
• FastText- https://github.com/icoxfog417/fastTextJapaneseTutorial
• メタ埋め込み-http ://cistern.cis.lmu.de/meta-emb/