tensorflow 實現模型微調finetune

前端時間完成了一個分類模型的訓練，在後期測試時發現分類模型存在一些場景或者角度沒法準確分類。一般咱們每每會決定對這些場景及角度數據進行補充而後從新訓練模型。若是數據量較少，模型完成訓練的時間則較少。假若數據量十分龐大（如我此次訓練的圖片有600W+），那麼完成模型訓練時間則較長，整體會拖延項目進度。模型從新訓練也不能徹底保證新增的數據能達到較好的分類效果，此時可使用微調的方法，可大大減小模型訓練的

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