卷積神經網絡(3)
遷移學習(概念)：
就是將一個問題上訓練好的模型通過簡單的調整使其適用於一個新的問題。根據論文DeCAF中的結論，可以保留訓練好的Inception-3模型中所有卷積層的參數，只是替換最後一層全連接層，在最後這一層全連接層之前的網絡層稱之為瓶頸層。
將新的圖像通過訓練好的卷積神經網絡直到瓶頸層的過程可以看成是對圖像進行特征提取的過程。在訓練好的Inception-3模型中，因為將瓶頸層的輸出再通過一個單層的全連接層神經網絡
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