Tensorflow基礎：卷積神經網路遷移學習
ImageNet影象分類資料集中有120萬標註影象，所以才能將152層的ResNet的模型訓練到大約96.5%的正確率。在真實的應用中，很難收集到如此多的標註資料。即使可以收集到，也需要花費大量人力物力。而且即使有海量的訓練資料，要訓練一個複雜的卷積神經網路也需要幾天甚至幾周的時間。遷移學習，提供了一種解決標註資料和訓練時間的問題。
遷移學習
所謂遷移學習，就是將一個問題上訓練好的模型，通過簡單的調整使其適用於一個新的問題。本文將介紹如何利用ImageNet資料集上訓練好的Inception-v3模型來解決一個新的影象分類問題。
未完待續。。。
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