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遷移學習+關(guān)注0人關(guān)注

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深度學習中在計算機視覺任務(wù)和自然語言處理任務(wù)中將預訓練的模型作為新模型的起點是一種常用的方法，通常這些預訓練的模型在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候已經(jīng)消耗了巨大的時間資源和計算資源，遷移學習可以將已習得的強大技能遷移到相關(guān)的的問題上。

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