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《PaddlePaddle从入门到炼丹》九——迁移学习
深度学习
迁移学习
在深度学习训练中,例如图像识别训练,每次从零开始训练都要消耗大量的时间和资源。而且当数据集比较少时,模型也难以拟合的情况。基于这种情况下,就出现了迁移学习,通过使用已经训练好的模型来初始化即将训练的网络,可以加快模型的收敛速度,而且还能提高模型的准确率。这个用于初始化训练网络的模型是使用大型数据集训练得到的一个模型,而且模型已经完全收敛。最好训练的模型和预训练的模型是同一个网络,这样可以最大限度地初始化全部层。
夜雨飘零
2020-05-01
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