【第3章：卷积神经网络（CNN）——3.8 迁移学习与微调策略】

迁移学习示意图

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一、灵魂拷问：为什么你的CNN总在重复造轮子？

当你试图用500张狗狗照片训练一个世界级分类器时，是不是觉得就像让小学生直接攻读量子物理一样力不从心？这时，迁移学习的魔法就显现了。想象一下，如果能把ImageNet冠军模型变成你的专属AI助手，哪怕你的训练数据只够塞满一个U盘，那该有多爽！接下来，我们就来揭秘这背后的奥秘。

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二、知识搬运的艺术：迁移学习全景观

2.1 预训练模型博物馆

迁移学习的第一步，就是选择一个强大的预训练模型。下面，我们列出了一些经典模型及其性能，还有2023年的最新benchmark：

• ResNet-50：25M参数，TOP-1准确率76.15%，推理速度快，适合通用分类任务。
• EfficientNet-B4：19M参数，准确率高达82.9%，推理速度较快ÿ