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迁移学习是指调整预训练的神经网络并应用到新的不同数据集上。，以及使用迁移学习的方式将不同。包括以下四大情形：1.新数据集很小，新数据和原始训练数据相似2.新数据集很小，新数据和原始训练数据不同3.新数据集很大，新数据和原始训练数据相似4.新数据集很大，新数据和原始训练数据不同大型数据集可能有 100 万张图像。小型数据集可能有 2000 张图像。大型数据集和小型数据集的划分依据具有主观性。对小型数据集使用迁移学习时需要。小狗图像和狼图像属于相似的图像；它们具有共同的特征。