【第3章:卷积神经网络(CNN)——3.8 迁移学习与微调策略】

news/2025/2/19 14:42:28
迁移学习示意图


一、灵魂拷问:为什么你的CNN总在重复造轮子?

当你试图用500张狗狗照片训练一个世界级分类器时,是不是觉得就像让小学生直接攻读量子物理一样力不从心?这时,迁移学习的魔法就显现了。想象一下,如果能把ImageNet冠军模型变成你的专属AI助手,哪怕你的训练数据只够塞满一个U盘,那该有多爽!接下来,我们就来揭秘这背后的奥秘。


二、知识搬运的艺术:迁移学习全景观
2.1 预训练模型博物馆

迁移学习的第一步,就是选择一个强大的预训练模型。下面,我们列出了一些经典模型及其性能,还有2023年的最新benchmark:

  • ResNet-50:25M参数,TOP-1准确率76.15%,推理速度快,适合通用分类任务。
  • EfficientNet-B4:19M参数,准确率高达82.9%,推理速度较快ÿ

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