C2-3.3.3 迁移学习
1、为什么要使用-迁移学习
和 “数据增强” [C2-3.3.2 数据增强.md](C2-3.3.2 数据增强.md) 相比， 有一些应用程序没有那么多数据，而且 很难获取到更多的数据——“迁移学习 ” 诞生
迁移学习 在实际的应用中使用的很频繁，非常受欢迎
2、迁移学习举例
我们这里已经有一个成熟的模型，进行1000个类别分类。分成：猫、狗、车、人… 。 但是我们想要一个能实现手写体识别的模型，但是我们手里的数据很少，比如有50个吧（也不能实现数据增强）。有两种方法能实现：
- 方法一 - 迁移学习：把人家预训练好的模型拿过来： 除了最后一层输出层以外留下所有层的参数 w , b 。 把输出层换成一个 比较小的有10个神经元的输出层（因为有10种结果的判别，簇类）。通过我们手里有的50个 手写体数据，对模型进行训练，只训练输出层的参数。
- 方法二-传统的方法：需要很大的数据集，从头到尾进行训练
3、为什么迁移学习能胜任这份工作呢
因为在前几层 隐藏层中 做的功能都是差不多的，只不过是后面的输出层 有一些不同（有可能有时倒数几层开始不同）
4、迁移学习 总结 / 步骤
【※注释】：必须是同一个输入类型
