跟着指南学PyTorch—迁移学习教程（Transfer Learning tutorial)
在这个教程，你将学习如何通过迁移学习训练神经网络。你可以在 cs231n notes 了解更多关于迁移学习的内容。 引用这些笔记 实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络，因为拥有足够大小的数据集是比较少见的。替代的是, 通常会从一个大的数据集(例如 ImageNet, 包含120万的图片和1000个分类)预训练一个卷积网络, 然后将这个卷积网络作为初始化的网络, 或者是感兴趣任务的固定的特征提....
利用pytorch实现迁移学习(Transfer Learning)
迁移学习 迁移学习是深度学习中一种常用的方法，核心思想为利用一个已经在其他训练集训练好的模型的材料（权重值或者特征层）来对目标训练集进行训练。 利用另一个训练集训练好的模型，我们可以： 提取其训练好的特征层（fixed feature extractor），去除其最后的分类层（全连接层）。注意，去除最后一层后保留的最后一层中是激活层，举个例子，在AlexNet中此层的维数为409...
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