茯苓

摘要： 1 什么是迁移学习 迁移学习TL（Transfer Learning）是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习，可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率。 2 迁移什么 在预训练模型中存在各种 阅读全文

摘要： 1 绪论 从计算机的角度来看，图像实际上是一个二维矩阵，卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从二维数组中提取特征，并对图像进行识别。 使用全连接神经网络处理图像的最大问题就是：全连接层的参数太多，参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合的问题。 2 以图像识别为例介绍卷积神经网络 阅读全文