如何使用预训练模型进行图像分类？（面试题200合集，中高频、实用）

使用预训练模型进行图像分类是深度学习领域中一种非常有效且流行的方法，尤其是在数据量有限的情况下。这种方法的核心思想是利用在大型数据集（如 ImageNet）上已经训练好的模型，并将其知识迁移到新的、特定的图像分类任务上。

以下是如何使用预训练模型进行图像分类的步骤和关键概念：

1. 什么是预训练模型？

预训练模型是指在大规模数据集上（例如包含数百万张图片和上千个类别的 ImageNet 数据集）已经训练好的神经网络模型。这些模型通过学习识别通用的图像特征（如边缘、纹理、形状等），这些特征对于许多不同的视觉任务都是有用的。

常见的预训练模型包括：

• VGG (Visual Geometry Group) 系列 (VGG16, VGG19)
• ResNet (Residual Networks) 系列 (ResNet50, ResNet101, ResNet152)
• Inception 系列 (InceptionV3, GoogLeNet)
• MobileNet 系列 (MobileNetV2, MobileNetV3) - 适用于移动和嵌入式设备
• EfficientNet 系列

2. 为什么使用预trained模型？

• 减少训练时间：从零开始训练一个深度神经网络需要大量的计算资源和时间。预训练模型提供了一个很好的起点。
• 提高模型性能：特别是当你的特定任务数据集较小时，预训