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遷移學習:微調
時間 2020-12-30
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場景: 假設我們想從圖像中識別不同種類的椅子,然後將購買鏈接推薦給用戶,一種可能的方法是: (1) 先找出100中常見的椅子,然後對椅子從各個角度進行拍照; (2) 通過該數據集訓練一個深度學習模型; 然而這個數據集的規模會遠遠小於imageNet樣本數,這種情況下會導致適用於ImageNet的模型在現有的數據集上出現過擬合現象,同時由於訓練數據集有限,最終得到的模型的精度也不會達到實用的要求,爲
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