深度学习第21讲：迁移学习的基本原理和实践

作为一门实验性学科，深度学习通常需要反复的实验和结果论证。在现在和将来，是否有海量的数据资源和强大的计算资源，这是决定学界和业界深度学习和人工智能发展的关键因素。通常情况下，获取海量的数据资源对于企业而言并非易事，尤其是对于像医疗等特定领域，要想做一个基于深度学习的医学影像的自动化诊断系统，大量且高质量的打标数据非常关键。但通常而言，莫说高质量，就是想获取大量的影像数据就已困难重重。 那怎么办呢？

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