卷積神經網絡遷移學習

簡介        所謂遷移學習，就是將一個問題上訓練好的模型經過簡單的調整使其適用於一個新的問題。學習       「爲了偷懶, 在訓練好了的模型上接着訓練其餘內容, 充分使用原模型的理解力」。 有時候也是爲了不再次花費特別長的時間重複訓練大型模型。圖片 舉例      CNN一般都是大型模型，下面咱們拿CNN來舉個例子，假設已經訓練好一個區分男人和女人的CNN模型。如今來了個任務，讓區分圖片中

>>阅读原文<<