Keras深度学习实战——迁移学习详解_keras 迁移

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

Keras深度学习实战——迁移学习详解

1. 简介

迁移学习 (Transfer Learning) 是一种深度学习技术，它利用已在其他任务上训练好的模型 (预训练模型) 来初始化新的模型，并针对新的任务进行微调。迁移学习可以有效地提高模型的性能，尤其是在数据量不足或训练时间有限的情况下。

2. 原理详解

迁移学习的原理是基于以下假设：

• 深度神经网络的底层特征提取层能够学习到一些通用特征，这些特征对于不同的任务可能都具有相关性。
• 预训练模型在大量数据上训练，已经学习到了丰富的特征表示，这些特征可以作为新的模型的初始化参数，从而使新模型能够更快地学习到新的任务。

迁移学习的两种主要方法：

• 特征提取 (Feature Extraction): 使用预训练模型的底层特征提取层作为新的模型的特征提取层，并重新训练模型的其他层。
• 微调 (Fine-tuning): 将预训练模型的所有层都作为新的模型的初始化参数，并针对新的任务进行微调。

3. 应用场景解释

迁移学习广泛应用于各种深度学习任务，包括：

• 图像分类： 使用预训练在 ImageNet 数据集上训练的模型，例如 VGG16、ResNet50 等，可以快速