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题目：基于GoogLeNet的迁移学习算法仿真实现
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摘要
进行迁移学习的目的是为了更有效地利用数据资源和减少训练任务的成本。很多时候，由于研究领域的数据非常有限，由此得来的模型必然不够稳定和有效，另一方面要考虑的是在训练过程中花费的时间和占用的计算成本，这两类可以归为我们熟知的训练成本。如果每次解决问题之前都必须训练一个新的模型，则会消耗我们大量时间和GPU资源，这就需要通过迁移学习来解决这个问题。本文利用训练好的GoogLeNet模型进行迁移学习并优化准确率，快速完成图像识别的目标。
关键词：神经
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