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DeepLearning-500-questions
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StevenLei commit version 2.1

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Steven Lei 2018-10-24 16:25:22 +08:00 committed by GitHub
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commit 328382f3d4
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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第十章_迁移学习.md
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# 第十章 迁移学习
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## 10.1 什么是迁移学习？
1. 深度学习中，最强大的理念之一就是，有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识，并将这些知识应用到另一个独立的任务中。
例如，也许你已经训练好一个神经网络，能够识别像猫这样的对象，然后使用那些知识,或者部分习得的知识去**帮助您更好地阅读** x 射线扫描 图，这就是所谓的迁移学习。
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所以端到端深度学习的弊端之一是它把可能有用的人工设计的组件排除在外了，精心设计的人工组件可能非常有用，但它们也有可能真的伤害到你的算法表现。
例如，强制你的算法以音位为单位思考，也许让算法自己找到更好的表示方法更好。
所以这是一把双刃剑，可能有坏处，可能有好处，但往往好处更多，手工设计的组件往往在训练集更小的时候帮助更大。