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通过转移学习培训深度学习模型
在MATLAB中训练深度学习算法的一种方法®是通过转移学习。
在机器学习中,转移学习是将知识从一项学到的任务转移到新任务。在神经网络的背景下,它正在将验证网络的学习功能转移到一个新问题。
对于这种情况,深度学习的常见做法是使用针对新问题的大型数据集进行培训的网络。虽然可以修复预处理网络的初始层,但必须对最后几层进行微调以了解新数据集的特定功能。转移学习通常会导致训练时间比训练更快卷积神经网络因为您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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