Transfer Learning（迁移学习）是深度学习中的一个重要概念，它允许我们使用在大型数据集上预训练的模型来提高较小数据集的性能。以下是一些关于Transfer Learning的基础知识和实用教程。
基础概念
- 预训练模型：在大型数据集上训练的模型，可以提取通用的特征。
- 微调：在新的任务上调整预训练模型的参数。
- 特征提取：从数据中提取有用信息的过程。
实用教程
示例
假设我们有一个图像分类任务，使用预训练的VGG16模型可以显著提高模型的性能。
from keras.applications import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
# 加载预训练模型
model = VGG16(weights='imagenet')
# 加载图像
img = image.load_img('cat.jpg', target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
# 预测
predictions = model.predict(x)
图片示例
