文档摘要

7.1 迁移学习 本节摘要：当你的数据不够时,让一个"在大数据上学过"的模型来搭把手。本节讲解迁移学习的原理与套路——特征提取式 与微调式 ,以及"冻结多少、学率怎么定"在实践里的取舍。 学习目标 阅读完本节，你应当能够： 用一句话说清迁移学习的动机与前提。 区分"只提特征"与"一定程度微调"两种迁移策略。 判断何时该冻结、何时该解冻、微调学习率又该比新训小还是大。 会员。《7.1 迁移学习》收录于灏天文库文集《模型训练与调参指南：提高模型性能的秘诀》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，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。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/492-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%B8%8E%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8C%87%E5%8D%97%E6%8F%90%E9%AB%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%9A%84%E7%A7%98%E8%AF%80

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