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《TensorFlow 迁移学习与预训练模型（如 VGG、ResNet、Inception）深度解析》
迁移学习是一种利用在一个任务上获得的知识来加速另一个任务的学习过程的技术。特别是在深度学习中，预训练模型在大规模数据集（如 ImageNet）上训练过，通过迁移学习，我们能够将这些模型的知识迁移到我们的目标任务上。节省时间和资源：不需要从零开始训练网络。提高准确性：预训练模型在大型数据集上训练过，能够提取通用的特征，使得在小数据集上的训练更加稳健。适应小数据集：即使目标任务的数据量较小，预训练模型仍然能够有效学习。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146377267
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