深度學習基礎--finetune
finetune
就是用別人訓練好的模型，加上我們自己的資料，來訓練新的模型。finetune相當於使用別人的模型的前幾層，來提取淺層特徵，然後在最後再落入我們自己的分類中。
finetune的好處在於不用完全重新訓練模型，從而提高效率，因為一般新訓練模型準確率都會從很低的值開始慢慢上升，但是fine tune能夠讓我們在比較少的迭代次數之後得到一個比較好的效果。
在資料量不是很大的情況下，finetune會是一個比較好的選擇。但是如果你希望定義自己的網路結構的話，就需要從頭開始了。
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