是指在深度学习中,通过将模型的输入数据替换为先前训练过的图像数据,以提高模型的性能和效率。
这种方法通常用于迁移学习和模型微调的场景中。迁移学习是指将一个已经在大规模数据集上训练过的模型应用于新的任务或领域。而模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上,通过在新的数据集上进行少量的训练来适应新的任务。
使用旧图代替新图的张量流的优势包括:
使用旧图代替新图的张量流在以下场景中有广泛的应用:
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