深度学习100例 | 第33天：迁移学习-实战案例教程

在本教程中，你将学习如何使用迁移学习通过预训练网络对猫和狗的图像进行分类。

预训练模型是一个之前基于大型数据集（通常是大型图像分类任务）训练的已保存网络。

迁移学习通常应用在数据集过少以至于无法有效完成模型的训练，故而寻求在预训练模型的基础上进行训练、微调来解决这个问题。当然，即使数据集不那么小，我们也可以通过预训练模型来加快模型的训练。

在本文中，我们无需（重新）训练整个模型，基础卷积网络已经包含通常用于图片分类的特征。但是，预训练模型的最终分类部分特定于原始分类任务，随后特定于训练模型所使用的类集。

微调：解冻已冻结模型库的一些顶层，并共同训练新添加的分类器层和基础模型的最后几层。这样，我们便能“微调” base model 中的高阶特征表示，以使其与特定任务（迁移后的任务）更相关。

将遵循通用的深度学习的工作流程。

检查并理解数据
构建输入流水线，在本例中使用 Keras ImageDataGenerator
构成模型
- 加载预训练的基础模型（和预训练权重）
- 将分类层堆叠在顶部
训练模型
评估模型

迁移学习和微调

数据预处理
- 数据下载
- 配置数据集以提高性能
- 使用数据扩充
- 重新缩放像素值

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