预训练模型迁移学习（Transfer Learning）

1、迁移学习 迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，你就可以利用以前的学习成果(例如VGG、 Inception、MobileNet)，避免从零开始。我们把它看作是站在巨人的肩膀上。 在计算机视觉领域中，迁移学习通常是通过使用预训练模型来表示的。预训练模型是在大型基准数据集上训

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