深度學習趣談：什麼是遷移學習？（附帶Tensorflow代碼實現）

一.遷移學習的概念 什麼是遷移學習呢？遷移學習可以由下面的這張圖來表示：      這張圖最左邊表示了遷移學習也就是把已經訓練好的模型和權重直接納入到新的數據集當中進行訓練，但是我們只改變之前模型的分類器（全連接層和softmax/sigmoid），這樣就可以節省訓練的時間的到一個新訓練的模型了！ 但是爲什麼可以這麼做呢？ 二.爲什麼可以使用遷移學習? 一般在圖像分類的問題當中，卷積神經網絡最前面

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