cs231_n7.3_遷移學習

1. 遷移學習(Transfer learning) 顧名思義就是把已訓練好的模型參數遷移到新的模型來幫助新模型訓練。 2. 深度學習的模型可以劃分爲  訓練  和  預測  兩個階段。     訓練  分爲兩種策略：一種是白手起家從頭搭建模型進行訓練，一種是通過預訓練模型進行訓練。     預測  相對簡單，直接用已經訓練好的模型對數據集進行預測即可。   3. 遷移學習有幾種方式     1）

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