inception_v3_2016 迁移学习

迁移学习是一种将已经训练好的模型应用到新的数据集上的方法。在使用迁移学习时，我们可以利用已经训练好的模型的权重和结构，来加速新模型的训练以及提高新模型的准确率。

Inception v3是一个基于GoogleNet网络的深度学习模型，用于图像分类和识别任务。它的结构非常复杂，包含很多卷积层、池化层、全连接层和丰富的特征提取器等。因此，如果我们想要在新的数据集上使用Inception v3进行图像分类任务，我们可以使用迁移学习来加速我们的训练过程并提高准确率。

具体地，我们可以使用在ImageNet数据集上预训练好的Inception v3模型作为我们新模型的初始权重。然后，我们可以针对新的数据集进行微调，即冻结模型的前几层，只训练模型的后几层，以适应新数据集的特点。通过这种方式，我们可以大大减少训练时间和计算资源，并且获得更好的分类性能。

总的来说，使用迁移学习来应用Inception v3模型可以提高模型的准确率和效率，减少我们的开发时间和资源成本。