在PaddlePaddle中實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)，通常可以通過(guò)以下幾種方法：
Fine-tuning：使用預(yù)訓(xùn)練的模型（如ImageNet上訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)）作為初始模型，然后在目標(biāo)任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)?？梢酝ㄟ^(guò)加載預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始化參數(shù)，然后在目標(biāo)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。
特征提?。菏褂妙A(yù)訓(xùn)練的模型提取特征，然后將這些特征作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的分類器?？梢酝ㄟ^(guò)凍結(jié)模型的參數(shù)，只訓(xùn)練新添加的分類器。
多任務(wù)學(xué)習(xí)：將源任務(wù)和目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)一起訓(xùn)練，共享部分模型參數(shù)。通過(guò)共享模型參數(shù)，可以讓源任務(wù)的知識(shí)遷移到目標(biāo)任務(wù)上。
PaddlePaddle提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和訓(xùn)練接口，可以方便地實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)。用戶可以根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)集選擇合適的方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。
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