迁移学习(Transfer Learning)
实际当中，做一个具体场景的计算机视觉任务时，为了避免浪费过多的计算时间，往往不是从头开始训练一个网络：而是利用数据、任务或模型之间的相似性，将在旧的领域学习过或训练好的模型，应用于新的领域这样的一个过程。这就是迁移学习。 前提：两个任务的输入属于同一性质：要么同是图像、要么同是语音或其他 迁移学习在什么情况下使用？ 有两个方面需要我们考虑的 当我们有海量的数据资源时，可以不需要迁移学习，机器学习系
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