遷移學習的使用技巧和在不一樣數據集上的選擇

遷移學習的使用技巧和在不一樣數據集上的選擇 1.遷移學習是指調整預訓練的神經網絡並應用到新的不一樣數據集上。 根據如下兩個方面：新數據集的大小，以及新數據集和原始數據集之間的類似性 使用遷移學習的方式將不一樣。包括如下四大情形： 新數據集很小，新數據和原始訓練數據類似 新數據集很小，新數據和原始訓練數據不一樣 新數據集很大，新數據和原始訓練數據類似 新數據集很大，新數據和原始訓練數據不一樣web

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