什么是迁移学习？
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迁移训练是一种基于其他已经训练好的模型进行再训练的技术，基于诸如ImageNet 等数据集经过大量运算训练出的如VGG,Resnet 或MobileNet 等模型本身已经具备了很好的提取图像特征和输出信息的能力，这就好比站在前人的基础上做事情，只需要再这基础上让模型适应我们的数据就好，这会大大节省训练的成本。
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