深度神经网络迁移学习：简单易行的方法

将一个预先训练好的神经网络模型的权重作为初始值，然后在新的任务中重新训练网络。这种方法被称为迁移学习或微调。在微调期间，只有最后几层需要进行训练，而其他层的权重将保持不变。这种方法可以大大缩短训练时间，同时还可以提高模型的性能。

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