迁移学习 发表于 2020-07-24 更新于 2020-03-16 阅读次数： 迁移学习大量资源训练的模型经过细微调整后解决同一类问题，解决原始数据较少的问题，可节省大量时间和算力，因为分类对象变化，需要重新训练 若出现负迁移:模型的泛化能力恶化，解决两个毫不相关的问题 本文作者： Chenyang Min 本文链接： https://perfectism13.github.io/2020/07/24/迁移学习/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！