迁移学习是深度学习中的一个重要概念，它允许我们在一个新的任务上使用已经训练好的模型，从而加速模型训练过程并提高性能。以下是一些关于迁移学习的教程资源：

基础概念

  • 什么是迁移学习？ 迁移学习是一种利用在源域上训练的模型来解决目标域问题的技术。它通常适用于目标域数据不足的情况。

实践教程

工具和库

  • Keras 提供了便捷的迁移学习接口。
  • PyTorch 也支持多种迁移学习策略。

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图片展示

中心展示一个迁移学习的应用示例：

Transfer_Learning_Example

通过以上资源，您可以深入了解迁移学习的概念、实践和工具，以便在您的项目中应用这一技术。