大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。
本文主要介绍了Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十五章:迁移学习与微调,希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。
文章目录
- 1. 迁移学习与微调
- 2. 了解
trainable
特性 - 3. keras实现典型的迁移学习工作流
- 4. 微调
- 5. 使用自定义训练循环进行迁移学习和微调
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迁移学习与微调
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迁移学习包括获取从一个问题中学习到的特征,然后将这些特征用于新的类似问题。例如,来自已学会识别浣熊的模型的特征可能对建立旨在识别狸猫的模型十分有用。对于数据集中的数据太少而无法从头开始训练完整模型的任务,通常会执行迁移学习。
- 在深度学习情况下,最常见的迁移学习形式如下:
[En]
in deep learning situations, the most common forms of transfer learning are as follows:*
- 从 *之前
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/125578703
Author: 爱编程的喵喵
Title: Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十五章:迁移学习与微调
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