加载预训练模型迁移学习

加载预训练模型迁移学习是一种利用已经训练好的模型参数，在新的任务中进行微调的方法。通常，我们会使用一个在大规模数据集上训练好的模型（如ImageNet数据集上的卷积神经网络），然后将该模型的参数作为初始值，在新的任务上进行微调。这种方法可以加快训练速度和提高模型准确率。具体步骤包括：1.加载预训练模型；2.固定部分或全部参数；3.替换最后一层或添加新的层；4.微调模型参数；5.在新任务上评估模型表现。