matlab迁移学习

Matlab中的迁移学习是指使用预训练的深度学习网络来解决新的任务。通过迁移学习，您可以利用已经在大型数据集上训练好的网络，并将其应用于新的数据集。相比于从头开始训练一个全新的网络，迁移学习可以更快速、简单地进行模型微调。您可以使用较少数量的训练图像，将已学习的特征迁移到新任务上，从而实现更好的性能。在Matlab中，可以使用预训练的网络如AlexNet，并通过微调网络的最后几层来进行迁移学习。您可以根据需要调整网络的参数，例如学习速率、迭代次数等。最后，您可以使用训练好的网络来对新的数据进行分类。这样可以节省时间和资源，并获得较好的模型性能。