总结

迁移学习是一项伟大的发现，它允许我们通过将在较大数据集中训练的模型应用于不同的数据集来节省时间。当数据集很小时，迁移学习也有助于热启动训练过程。在本章中，我们学习了如何使用预训练的模型，如 VGG16 和 Inception v3，将不同数据集中的图像分类为他们所训练的数据集。我们还学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 中的示例再训练预训练模型，以及如何预处理图像以供给两个模型。

我们还了解到有几种模型在 ImageNet 数据集上进行了训练。尝试查找在不同数据集上训练的其他模型，例如视频数据集，语音数据集或文本/ NLP 数据集。尝试使用这些模型再训练并在您自己的数据集中使用您自己的深度学习问题。