遷移學習

今天看了cs231的遷移學習 http://cs231n.github.io/transfer-learning/ 直接拿fc前的特徵，再用svm 或者邏輯迴歸分類，或者直接計算特徵距離 fine-tune, 繼承某個網絡的某些層，對那些層的 權重，可以前幾層的權重固定，也可以全部 用向後傳播繼續訓練，微調權重 （比如imagenet 裏面有很多不同品種的狗，可能前幾層識別的是更通用的（幾何形狀，

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