前言：如何在有限数据下训练高效的深度学习模型？

利用深度学习自动学习特征已经逐步取代了人工构建特征和统计方法。但其中一个关键问题是需要大量的数据，否则会因为参数过多过拟合。

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一个重要的里程碑是转移学习——受人类启发，不是从大量数据中从头开始学习，而是利用少量样例来解决问题。转移学习有两个阶段：预训练+微调，微调阶段就是转移

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