一种深度学习方法---迁移学习

接下来我会介绍关于迁移学习的以下内容。 它是什么？ 它是如何工作的？ 为什么使用它？ 什么时候使用？ 转移学习的方法： 训练模型；使用预先训练的模型；和特征提取 总结：进一步阅读 1. 什么是迁移学习？ 迁移学习： 遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。 因为他可以用较少的数据来训练深度神经网络，如果你数据不足，可以考虑下迁移学习。现在大多数问题

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