Keras迁移学习的方法是什么

Keras中实现迁移学习的方法包括以下几种:冻结预训练模型的部分层:将预训练模型的部分层固定,只训练新添加的层。微调预训练模型的部分层:解冻预训练模型的部分层,同时训练新添加的层和解冻的层。使用预训练模型的特征提取器:将预训练模型作为特征提取器,提取特征后再训练新的分类器。迁移学习模型融合:结合多个预训练模型,通过模型融合的方式进行迁移学习。

Keras中实现迁移学习的方法包括以下几种:

  1. 冻结预训练模型的部分层:将预训练模型的部分层固定,只训练新添加的层。
  2. 微调预训练模型的部分层:解冻预训练模型的部分层,同时训练新添加的层和解冻的层。
  3. 使用预训练模型的特征提取器:将预训练模型作为特征提取器,提取特征后再训练新的分类器。
  4. 迁移学习模型融合:结合多个预训练模型,通过模型融合的方式进行迁移学习。

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