昇思25天学习打卡营第11天 | ResNet50迁移学习
与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全联接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。今天又重新跑了一下FCN的例子，第一次运行无误，但
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今天是11天，继续学习ResNet50迁移学习。
迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务都是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。
迁移学习适用于小数据集：对于数据集本身很小的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠迁移学习。
迁移学习的本质是适应（adaptation）。适应可以是适应一个任务、适应一种模态、适应一个领域、适应一种语言、适应一份新数据等。所谓“适应”，有两方面的内涵：一是只有已经能用的东西才能“适应”新东西，二是这个能用的东西需要在别的场景下发挥作用。
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