本作品内容为用python,建好深度神经网络模型后，需要花费大量的算力和时间去训练模型和优化参数，最后花费了这么多资源得到的模型只能解决一个问题，那么模型的代价会很大。如果掌握了迁移学习方法，就不必再重新搭建一套全新的模型，可以直接使用之前已经得到的模型和模型的参数并稍加改动来满足新的需求。 Keras的应用模块(keras.applications)提供了带有预测训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来预测、特征提取和微调。Tensorflow官网提供了再ImageNet上预训练过的用于图形分类的模型，如VGG19， 格式为 docx， 大小1 MB， 页数为1， 请使用软件Word(2010)打开， 作品中主体文字及图片可替换修改，文字修改可直接点击文本框进行编辑，图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片，也可根据自身需求增加和删除作品中的内容， 源文件无水印， 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权，可通过邮件：tousu@tukuppt.com提出书面通知，我们将及时处理。