Keras深度学习框架第十二讲：迁移学习与微调源代码下载

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迁移学习和微调是深度学习领域中至关重要的技术，它们极大地推动了模型在各种任务上的性能提升。迁移学习通过利用在一个大型数据集上预训练的模型作为起点，将这些模型在新任务上进行适应和调整，从而解决了新任务上标注数据稀缺的问题。预训练模型已经学会了识别图像、文本或语音中的通用特征，这些特征在很多新任务中都具有普遍的适用性。 而微调技术则是在迁移学习的基础上进一步优化模型性能的关键步骤。在微调过程中，我们解冻预训练模型的部分或全部层，并使用新任务上的数据进行重新训练。通过调整这些层的权重，模型能够学习到针对新任务的特定特征，从而在新数据集上取得更好的性能。由于微调使用了较低的学习率，因此它能够避免破坏预训练模型中学到的有用特征，确保模型在新任务上依然保持较高的泛化能力。 综上所述，迁移学习和微调是深度学习领域中的两项关键技术。它们不仅能够帮助我们快速构建和训练高性能的模型，而且还能够在标注数据稀缺或计算资源有限的情况下取得优异的结果。因此，在实际应用中，我们应该充分利用这两种技术来提升深度学习模型的性能和效率。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/MUKAMO/89319698?utm_source=bbsseo