什么是迁移学习的图像分类

迁移学习的图像分类是利用预训练的神经网络模型来对新的图像进行分类。通常情况下，预训练模型是在大规模的数据集上进行训练的，如ImageNet数据集。这些预训练的模型已经学会了从图像中提取有用的特征，并且可以用来对新的图像进行分类。

在迁移学习的图像分类中，通常会使用预训练的模型作为特征提取器，将其前面的卷积层作为特征提取器，然后将其后面的全连接层替换为新的输出层，以适应新的分类任务。然后，使用新的标注数据集对新的输出层进行训练，以调整模型以适应新的分类任务。

相对于从头开始训练一个新的神经网络模型，迁移学习的图像分类可以大大减少训练时间和标注数据集的需求，同时还可以获得更好的分类性能。因此，迁移学习的图像分类在实际应用中得到了广泛的应用。