深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结-迁移学习技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用6-神经网络中模型冻结：迁移学习的技巧，迁移学习中的部分模型冻结是一种利用预训练模型来解决新问题的技巧，是计算机视觉，自然语言处理等任务里面最重要的技巧，也是必须要学的技巧，学会了在我们后续的深度学习应用开发有着重要的作用，我们一起学起来吧。

一、迁移学习中的模型冻结

迁移学习中的模型部分冻结（也称为fine-tuning with frozen layers）是一种常用的技巧，可以使得在训练过程中只更新模型的一部分参数，从而加速训练，提高模型的精度。在模型训练过程中如何使用模型部分冻结的迁移学习技巧呢？

下面我来说下其中的步骤：

1. 导入预训练模型

首先，在训练模型之前，我们需要导入预训练模型，该模型通常已经在大规模数据上进行了预训练，例如在ImageNet上。Keras中有许多预训练模型可供选择，如ResNet、VGG、MobileNetV2等。

2. 选择需要冻结的层数

选择哪些层要参与训练，哪些层要冻结，这是模型部分冻结的最重要的决策，也是影响模型性能的最主要因素。一般而言，对于深度CNN模型，前面的几层包含了一些低层次的特征，这些特征具有通用性，可以被复用，因此我们可以选择冻结这些层的权重，只对后面的几层进行微调。冻结的层数可以根据具

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