2022年4月28日
迁移学习
摘要： 迁移学习包括获取从一个问题中学习到的特征，然后将这些特征用于新的类似问题。例如，来自已学会识别浣熊的模型的特征可能对建立旨在识别狸猫的模型十分有用。 对于数据集中的数据太少而无法从头开始训练完整模型的任务，通常会执行迁移学习。 在深度学习情境中，迁移学习最常见的形式是以下工作流： 从之前训练的模型中 阅读全文
posted @ 2022-04-28 11:21 ~宁静致远~ 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑