迁移学习是深度学习中一种高效的方法,通过利用预训练模型的知识来解决新任务。以下是你需要了解的关键步骤:
选择预训练模型
使用如MobileNetV2
或ResNet
等经典架构,它们已在大规模数据集上训练过。冻结底层参数
保留预训练模型的特征提取层,仅训练顶层分类器。微调模型
在自定义数据集上重新训练部分层以适应新任务。模型评估与部署
使用验证集测试性能,并通过tf.saved_model
导出模型。
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📌 小贴士:迁移学习适合数据量有限的场景,但需注意数据分布与预训练模型的匹配度。