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1. 迁移学习概述基本概念：重用预训练模型的知识解决新任务，适用于数据不足的场景。重要性：避免从零训练，节省时间和计算资源。利用通用特征（如ImageNet中的物体特征）提升新任务性能。核心流程：1. 输入图像标准化（与预训练模型一致）。2. 截断预训练模型的最后一层，替换为自定义层。3. 冻结预训练层权重，仅训练新增层。 2. Inception V3架构解析核心设计：Inception模块：并行多尺寸卷积核（1x1、3x3、5x5），提取多尺度特征。1x1卷积：降维减少计算量。全局平均池化：替代全连接层，降低过拟合风险。输入要求：默认输入尺寸299x299（3通道）。 3. 构建迁移学习模型（实战步骤）步骤1：加载预训练模型```pythonbase_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)```移除原分类层（`include_top=False`），保留特征提取层。步骤2：添加自定义层```pythonx = layers.Dense(1024, activation='relu')(base_model.output)predictions = layers.Dense(200, activation='softmax')(x)```输出层神经元数匹配新任务类别数（如200类）。步骤3：冻结预训练层```pythonfor layer in base_model.layers:layer.trainable = False```步骤4：编译与训练使用`RMSprop`优化器训练新增层。微调时解冻部分层（如顶部172层），改用`SGD`优化器。 4. 关键注意事项数据标准化：必须与预训练模型一致（如ImageNet的均值/标准差）。层冻结策略：小数据集：冻结全部预训练层，仅训练新增层。大数据集：解冻部分层进行微调。性能优化：使用`GlobalAveragePooling2D`减少参数量。 5. 总结优势：加速训练、提升小数据集上的泛化能力。应用场景：图像分类、目标检测、医学影像分析等。扩展性：可替换其他预训练模型（如ResNet、EfficientNet）。#大模型 #大模型应用 #大模型训练 #大模型微调 #大模型面试 #大模型学习 #大模型部署 #多模态人工智能 #大模型入门#深度学习