『TensorFlow』迁移学习
完全版见github：TransforLearning 零、迁移学习 将一个领域的已经成熟的知识应用到其他的场景中称为迁移学习。用神经网络的角度来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。 假设你已经有 ...
原文：TensorFlow从1到2（九）迁移学习
迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题，主要原因是在当前的机器学习中，样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验 对于模型就是模型本身及其训练好的权重值 带入到新的领域，从而不需要过多的样本数据，也能达到大批量数据所达成的效果，进一步节省了学习的计算量和时间。 MobileNet V 是由谷歌在 年初发布的一个视觉模型，在Keras中已经内置的并使用Imag ...
2019-04-28 11:02 0 757 推荐指数：
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