我们来看一个个问题如果我们要做一个具体场景的计算机视觉任务,那么从头开始训练一个网络是合适的选择吗?怎么样才能避免浪费过多的计算时间?
3.5.1.1 介绍
迁移学习到底在什么情况下使用呢?有两个方面需要我们考虑的
3.5.1.2 方法
通常我们需要加载以训练好的模型,这些可以是一些机构或者公司在ImageNet等类似比赛上进行训练过的模型。TensorFlow同样也提供了相关模型地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim
下图是其中包含的一些模型:
3.5.1.3 过程
这里我们举一个例子,假设有两个任务A和B,任务 A 拥有海量的数据资源且已训练好,但并不是我们的目标任务,任务 B 是我们的目标任务。下面的网络模型假设是已训练好的1000个类别模型
而B任务假设是某个具体场景如250个类别的食物识别,那么该怎么去做
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