迁移学习：微调

场景： 假设我们想从图像中识别不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户，一种可能的方法是： （1） 先找出100中常见的椅子，然后对椅子从各个角度进行拍照； （2） 通过该数据集训练一个深度学习模型； 然而这个数据集的规模会远远小于imageNet样本数，这种情况下会导致适用于ImageNet的模型在现有的数据集上出现过拟合现象，同时由于训练数据集有限，最终得到的模型的精度也不会达到实用的要求，为

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