数据不够怎么训练深度学习模型？不妨试试迁移学习

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我  相  信  这  么  优秀  的  你   已  经   置 顶   了  我 作者恒亮  选文|小象   来源雷锋网「leiphone-sz」 已获作者授权，拒绝二次转载 随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和 自动驾驶 等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性难题也日渐凸显：训练模型所必须的海量数据难以获取。 以下是一些当前比较流行的机器学习模型和其所需的数据量，可以看到，随着模型复杂度的提高，其参数个数和所需的数据量也是惊人的。 基于这一现状，本文将从深度学习的层状结构入手，介绍模型训练所需的数据量和模型规模的关系，然后通过一个具体实例介绍迁移学习在减少数据量方面起到的重要作用，最后推荐一个可以简 ………………………………