迁移学习，故名思意，就是将已经训练完成模型的一部分参数迁移到新的模型中来。我们都知道，训练一个复杂的神经网络是非常费时费力的过程。往往我们需要收集大量已经标注好的训练集，使用昂贵的 GPU 提供算力，再花费不少的时间，才能训练出一个表现不错的模型。迁移学习，故名思意，就是将已经训练完成模型的一部分参数迁移到新的模
阅读背景：
机器学习学习笔记--迁移学习
来源：互联网
分享到：
