本教程介绍了如何使用Keras进行迁移学习，以预训练的VGG16模型为基础，添加全连接层，并在新数据集上进行微调。通过数据增强提高模型泛化能力，展示迁移学习在小数据集上的优势。
迁移学习是一种机器学习技术，通过利用已经在一个任务上训练好的模型来解决另一个相关任务。在本教程中，我们将使用Keras库来演示如何进行迁移学习。我们将使用一个预训练的卷积神经网络模型，并在新的数据集上进行微调。
- 导入所需的库和模块
首先，我们需要导入Keras库以及其他必要的模块。我们还需要下载一个预训练的卷积神经网络模型，如VGG16或ResNet50。
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow
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