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深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练...

迁移学习：主要有3类，

     第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练

     第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练

     第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练..._第1张图片

代码：使用keras框架进行的参数冻结， 前面10层的参数都不进行训练

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练..._第2张图片

对于caffe而言，我们可以去下载一些框架Model_Zoo

深度学习原理与框架-卷积网络细节-迁移学习 1.冻结层数，只进行部分层的训练..._第3张图片

转载于:https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10514686.html

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