如何将迁移学习用于一个不相关的问题
How to use Transfer learning to a non-related problem
我想知道并了解是否可以使用迁移学习来识别与原始模型无关的图像。
例如，如果我想识别皮肤病，我可以使用预先训练的模型使用对猫和狗进行分类的模型吗？
是的，这是可能的，这是他们提出迁移学习的主要原因之一。
你只需要一个预训练模型，冻结它的原始权重，这样它就可以保留之前学到的东西，然后你取出最后一层（输出 类 模型被训练的），然后你添加你自己的层，例如具有 5 个神经元的密集层，输出 5 种不同类型的皮肤病，具有 softmax 激活函数（或任意数量的神经元，取决于您希望预测的 类 数量）。
我想知道并了解是否可以使用迁移学习来识别与原始模型无关的图像。
例如，如果我想识别皮肤病，我可以使用预先训练的模型使用对猫和狗进行分类的模型吗？
是的，这是可能的，这是他们提出迁移学习的主要原因之一。 你只需要一个预训练模型，冻结它的原始权重，这样它就可以保留之前学到的东西，然后你取出最后一层（输出 类 模型被训练的），然后你添加你自己的层，例如具有 5 个神经元的密集层，输出 5 种不同类型的皮肤病，具有 softmax 激活函数（或任意数量的神经元，取决于您希望预测的 类 数量）。