怎樣用預訓練模型搞定深度學習？

引言    跟傳統的監督式機器學習算法相比，深度神經網絡目前最大的劣勢是什麼？貴！尤其是當我們在嘗試處理現實生活中諸如圖像識別、聲音辨識等實際問題的時候。一旦你的模型中包含一些隱藏層時，增添多一層隱藏層將會花費巨大的計算資源。慶幸的是，有一種叫做「遷移學習」的方式，可以使我們在他人訓練過的模型基礎上進行小改動便可投入使用。在這篇文章中，我將會講述如何使用預訓練模型來加速解決問題的過程。 注：這篇文

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