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摘要： 迁移学习是指对提前训练过的神经网络进行调整，以用于新的不同数据集。 取决于以下两个条件： 新数据集的大小，以及 新数据集与原始数据集的相似程度 使用迁移学习的方法将各不相同。有以下四大主要情形： 新数据集很小，新数据与原始数据相似 新数据集很小，新数据不同于原始训练数据 新数据集很大，新数据与原始训 阅读全文

摘要： 我们看一个 CNN 示例，了解具体运行过程。 我们要查看的 CNN 在 ImageNet 上进行了训练（请参阅这篇来自 Zeiler 和 Fergus 的论文）。在下面的图片中（摘自上述同一论文），我们将看到该网络中的每个层级会检测到什么，并查看每个层级如何检测到越来越复杂的规律。 我们看一个 CN 阅读全文