简单keras密集模型在拟合时冻结

是指在训练神经网络模型时，将部分或全部的层设置为不可训练状态，即冻结这些层的权重参数，只训练其他层的权重参数。这样做的目的是保持已经学习到的特征提取层的权重不变，以避免在训练过程中丢失已经学习到的知识。

冻结模型的优势在于：

1. 提高训练速度：冻结部分层可以减少需要更新的权重参数数量，从而加快训练速度。
2. 防止过拟合：冻结已经学习到的特征提取层可以防止过拟合，因为这些层通常具有较强的泛化能力。
3. 节省计算资源：冻结部分层可以减少需要计算的梯度数量，从而节省计算资源。

简单keras密集模型在拟合时冻结的应用场景包括：

1. 迁移学习：当我们有一个在大规模数据集上训练好的模型时，可以冻结该模型的前几层，然后在新的任务上微调后面的层。
2. 多任务学习：当我们有多个相关的任务需要解决时，可以冻结共享的特征提取层，然后为每个任务训练独立的输出层。

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