柠檬少年|迁移学习—通俗易懂地介绍（常见网络模型pytorch实现）题外话：不知不觉已经更新了二十篇微推

题外话：不知不觉已经更新了二十篇微推，大家可能会发现怎么可能更新那么平凡，那是我之前在其他平台有发布过的博客，经过简单修改，顺便当作复习一遍了。之后的话肯定会持续更新，但肯定不会像之前那样日更啦。
之后半年左右主要聚集于

数据分析
目标检测 Faster R-CNNSSDYOLO
NLP 基础
推荐系统基础+工业落地应用
算法/数据结构
kaggle、天池等部分竞赛项目
golang（区块链基础）
django web等其他实战

欢迎大家持续关注~一起进步！
前言你会发现聪明人都喜欢”偷懒”, 因为这样的偷懒能帮我们节省大量的时间, 提高效率. 还有一种偷懒是 “站在巨人的肩膀上”. 不仅能看得更远, 还能看到更多. 这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识. 这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习了, transfer learning.
什么是迁移学习？迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新的知识，核心是找到已有知识和新知识之间的相似性，用成语来说就是举一反三。由于直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。比如，已经会下中国象棋，就可以类比着来学习国际象棋；已经会编写Java程序，就可以类比着来学习C#；已经学会英语，就可以类比着来学习法语；等等。世间万事万物皆有共性，如何合理地找寻它们之间的相似性，进而利用这个桥梁来帮助学习新知识，是迁移学习的核心问题。
为什么需要迁移学习？

现在的机器人视觉已经非常先进了, 有些甚至超过了人类. 99.99%的识别准确率都不在话下. 这样的成功, 依赖于强大的机器学习技术, 其中, 神经网络成为了领军人物. 而 CNN 等, 像人一样拥有千千万万个神经联结的结构, 为这种成功贡献了巨大力量. 但是为了更厉害的 CNN, 我们的神经网络设计, 也从简单的几层网络, 变得越来越多, 越来越多, 越来越多… 为什么会越来越多?
因为计算机硬件, 比如 GPU 变得越来越强大, 能够更快速地处理庞大的信息. 在同样的时间内, 机器能学到更多东西. 可是, 不是所有人都拥有这么庞大的计算能力. 而且有时候面对类似的任务时, 我们希望能够借鉴已有的资源.
如何做迁移学习？

这就好比, Google 和百度的关系, facebook 和人人的关系, KFC 和麦当劳的关系, 同一类型的事业, 不用自己完全从头做, 借鉴对方的经验, 往往能节省很多时间. 有这样的思路, 我们也能偷偷懒, 不用花时间重新训练一个无比庞大的神经网络, 借鉴借鉴一个已经训练好的神经网络就行.

比如这样的一个神经网络, 我花了两天训练完之后, 它已经能正确区分图片中具体描述的是男人, 女人还是眼镜. 说明这个神经网络已经具备对图片信息一定的理解能力. 这些理解能力就以参数的形式存放在每一个神经节点中. 不巧, 领导下达了一个紧急任务,

要求今天之内训练出来一个预测图片里实物价值的模型. 我想这可完蛋了, 上一个图片模型都要花两天, 如果要再搭个模型重新训练, 今天肯定出不来呀.