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废物分类与识别：废物分类中的迁移学习应用_（6）.废物分类模型的微调技术.docx

废物分类与识别：废物分类中的迁移学习应用_（6）.废物分类模型的微调技术.docx

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    废物分类模型的微调技术

    在上一节中，我们详细介绍了废物分类的基本概念和传统的分类方法。本节将重点介绍如何利用迁移学习技术来微调废物分类模型，以提高模型的性能和泛化能力。迁移学习是一种强大的技术，通过在预训练模型的基础上进行微调，可以大大减少训练时间和数据需求，同时提高模型的准确性和鲁棒性。

    什么是迁移学习

    迁移学习是一种机器学习方法，通过将一个领域或任务中学习到的知识迁移到另一个相关领域或任务中，以提高模型的性能。在废物分类中，迁移学习通常涉及使用在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的深度学习模型，然后在特定的废物分类数据集上进行微调。

    迁移

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