样本数量不足时，使用迁移学习

神经网络的词语来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。这样做的好处，可以从下面的例子中体现，假设你已经有了一个可以高精确度分辨猫和狗的深度神经网络，你之后想训练一个能够分别不同品种的狗的图片模型，你需要做的不是从头训练那些用来分辨直线，锐角的神经网络的前几层，而是利用训练好的网络，提取初级特征，之后只训练最后几层神经元，让其可以分辨狗的品种。

标签：几层,训练,样本,网络,学习,神经网络,分辨,迁移
来源： https://blog.csdn.net/u011334375/article/details/88680328