实行、迁移学习模型的步骤

实现迁移学习模型的步骤大致包括以下几个步骤：

1.选择预训练模型：选择一个已经在大量的数据上预训练好的模型作为迁移学习的基础。

2.冻结底层参数：固定住已经预训练好的底层参数，以保持它们不变，然后只更新新添加的未训练的顶层层参数。

3.添加新的输出层：用于将预训练模型的输出适应于新任务的要求。如分类、回归等任务。

4.微调：对迁移学习的模型进行微调，提高整个模型在新任务上的表现。微调可能包括对所有层进行微调或仅微调添加的层。

5.评估：使用测试数据来评估训练数据的表现，并查看模型是否满足预期要求。