DCNet的元学习方法

DCNet是一种基于迁移学习的元学习方法，其主要思路是在已经训练好的模型下，通过冻结网络的某几个卷积层，只训练最后的全连接层或者平均池化层，加快了训练速度，同时提升模型的泛化能力。具体步骤如下：

1. 准备基模型，即在一个大规模的数据集上训练好的模型。
2. 选择需要冻结的卷积层，一般选择靠近输入层的卷积层。
3. 在新的数据集上，根据相似程度和数据规模大小等因素，冻结选择的卷积层，只训练最后的全连接层或者平均池化层。
4. 使用元学习方法，即在训练集上训练一个元学习器，该元学习器可以根据新任务的数据集和模型结构，自动选择需要冻结的卷积层。
5. 在新任务上，使用元学习器选择需要冻结的卷积层，并训练最后的全连接层或者平均池化层。
6. 训练几轮后，查看保存的模型，并使用方法查看训练后的模型参数，并保存下来，进行对比。