6、深度学习中的迁移学习与集成方法

深度学习中的迁移学习与集成方法

在深度学习领域，迁移学习和集成方法是提升模型性能的重要技术。本文将详细介绍迁移学习中的微调技术以及集成方法的原理和实现。

迁移学习之微调技术

微调是一种强大的迁移学习技术，它通过替换网络的全连接头部，并在训练新的全连接层时冻结原网络主体的层，待网络达到一定准确率后，再解冻部分主体层继续训练。以下是在Flowers-17数据集上微调VGG16网络的详细步骤：

1. 导入必要的包

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from pyimagesearch.preprocessing import ImageToArrayPreprocessor
from pyimagesearch.preprocessing import AspectAwarePreprocessor
from pyimagesearch.datasets import SimpleDatasetLoader
from pyimagesearch.nn.conv import FCHeadNet
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optim