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用迁移学习训练深度学习模型
一种在MATLAB中训练深度学习算法的方法®就是通过迁移学习。
在机器学习中,转移学习是将所学的知识从一个学习任务转移到一个新的任务。在神经网络的背景下,它是将预先训练的网络的学习特征转移到一个新问题上。
在这种情况下,深度学习的常见做法是使用在大型数据集上训练的网络来解决新问题。虽然预训练网络的初始层可以固定,但最后几层必须进行微调,以学习新数据集的特定特征。迁移学习通常比训练新人更快卷积神经网络因为你不需要估计新网络中的所有参数。
记录:2016年10月5日
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