迁移学习：主要有3类，
第一类，使用别人训练好的权重参数，作为初始化权重参数，进行接下来的训练
第二类：使用别人训练好的权重参数，冻结预测层之前的所有的权重参数，进行接下来的训练
第三类：使用别人训练好的权重参数，即finetune，不冻结最后一个卷积层和全连接层，对这两个层进行参数的更新和训练
代码：使用keras框架进行的参数冻结， 前面10层的参数都不进行训练
对于caffe而言，我们可以去下载一些框架Model_Zoo
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前面介绍了CNN（Convolutional Neural Network）、BNN（Binarizedneural network）、dual-learningNMT和DBN，以及深度学习优化算法BatchNormalization和Layer Normalization。感兴趣的同学可以添加微信公众号“深度学习与NLP”，回复关键词“CNN”、“BNN”…
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