遷移學習之_貓狗大戰

1. 遷移學習  遷移學習（transfer learning）是指將已經學習的知識應用到其它領域，在圖像識別問題中，是將訓練好的模型通過簡單調整來解決新的問題。從圖像中提取特徵，不一定需要算力強大的GPU，訓練上百層的神經網絡。  卷積神經網絡中卷積層和池化層可以抽取圖片的幾何特徵，比如淺層的卷積用於抽取出一些直線，角點等簡單的抽象信息，深層的卷積層用於抽取人臉等複雜的抽象信息，最後的全連接層是

>>阅读原文<<