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4.5 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning） 4.5 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning） 在图像识别领域，训练一个高性能的CNN模型通常需要海量标注数据和强大的计算资源。然而，在许多实际应用场景中，我们可能面临数据量有限或计算资源不足的困境。此时，从零开始训练一个大型CNN模型往往不是最佳选择，甚至可能导致严重的过拟合。 会员。《4.5 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning）》收录于灏天文库文集《CNN 深度解析：图像识别的基石》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。

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