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01目录CONTENTS迁移学习原理02迁移学习实战迁移学习原理迁移学习(TransferLearning)是机器学习的一个研究方向，主要研究如何将任务A上学习到的知识迁移到任务B上，以提高在任务B上的泛化性能。通过迁移任务A上学习的知识，在任务B上训练分类器可以使用更少的样本和更少的训练代价，并且获得不错的泛化能力任务A为猫、狗分类问题，任务B为牛、羊分类问题。任务A和任务B存在大量的共享知识在训练任务B的分类器时，可以不从零开始训练，而是在任务A上获得的知识的基础上面进行训练或微调(Fine-tuning)迁移学习方法：网络微调技术。对于卷积神经网络，一般认为它能够逐层提取特征，越末层的网络的抽象特征提取能力越强，输出层一般使用与类别数相同输出节点的全连接层，作为分类网络的概率分布预测。对于相似的任务A和B，如果它们的特征提取方法是相近的，则网络的前面数层可以重用，网络后面的数层可以根据具体的任务设定从零开始训练。举例迁移学习实战思路在DenseNet121的基础上，使用ImageNet数据集上预训练好的模型参数初始化DenseNet121网络，并去除最后一个全连接层，追加新的分类子网络，最后一层的输出节点数设置为
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