TensorFlow VGG-16 預訓練模型

在咱們的實際項目中，通常不會直接從第一層直接開始訓練，而是經過在大的數據集上（如ImageNet）訓練好的模型，把前面那些層的參數固定，在運用到咱們新的問題上，修改最後一到兩層，用本身的數據去微調（finetuning）,通常效果也很好。git 所謂finetuning，就是說咱們針對某類似任務已經訓練好的模型，好比CaffeNet， VGG-16， ResNet等， 再經過本身的數據集進行權重更

>>阅读原文<<