训练网络过程中遇到一些问题：
- 数据太少，训练模型结果不好
- 调节参数花费很多时间
- 重新训练一个模型花费很多时间
应用背景：
前人做过一个模型的训练，得到一个较好的结果，我现在有一个项目可以将其模型参数拿来继续训练使用。比如之前有一个100W数据集训练VGG模型的自行车识别分类，现在需要做一个项目和这个目的差不多，那么就可以使用别人的训练模型进行训练。
本质：
将相似目标检测的同一个模型的训练数据权重偏置拿来继续训练，就相当于权重和偏置的初始化是用的别人已经训练好的。
学习的部分：
对于一个网络仅仅迁移卷积层之类的权重偏置参数，后面全连接层按照自己项目进行自己的微调重新训练。两种迁移学习方法：
- 冻结住部分或者全部卷积层参数（也就是在训练的时候不再更改别人的参数结果）
- 把别人的模型参数当作权重偏置的初始化
标签：偏置,权重,训练,模型,学习,概述,参数,迁移 来源： https://blog.csdn.net/weixin_44235615/article/details/120583810
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