迁移学习的使用技巧和在不一样数据集上的选择

迁移学习的使用技巧和在不一样数据集上的选择 1.迁移学习是指调整预训练的神经网络并应用到新的不一样数据集上。 根据如下两个方面：新数据集的大小，以及新数据集和原始数据集之间的类似性 使用迁移学习的方式将不一样。包括如下四大情形： 新数据集很小，新数据和原始训练数据类似 新数据集很小，新数据和原始训练数据不一样 新数据集很大，新数据和原始训练数据类似 新数据集很大，新数据和原始训练数据不一样web

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