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Pytorch迁移学习

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Pytorch 迁移学习。在实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化),因为拥有足够大小的数据集相对很少。取而代之的是,通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet,其中包含 120 万个图像,具有 1000 个类别),然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。