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迁移学习( Transfer Learning )是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型，训练数据涵盖数千种对象类别，模型的卷积核将能够学习图像中的各种形状、颜色和纹理，通过重用这些卷积核可以学习到新图像的特征，并最终用于执行计算机视觉任务。随着训练数据集中可用图像数量的增加，模型的分类准确率会不断提高，然而，在文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707634.html
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