图像分类算法 迁移学习：如何使用TensorFlow机器学习对图像进行分类？
迁移学习：如何使用TensorFlow机器学习对图像进行分类？
总之，它可以分为两种方式：一种是用预训练模型作为特征抽取器，然后对模型进行训练和调整；另一种是通过精细调整达到训练分类器的目的，预训练模型与图像增强相结合。
以vgg16模型为例，我们下载了vgg16的预训练模型，可以看到vgg16模型分类器中与分类器相关的最后一个分类部分已经被删除。利用vgg-16模型作为特征提取工具，对每一层图像进行冻结，提取出待分类的瓶颈层特征，即vgg=get瓶颈特征（vgguModel，trainuIMGSuScale）
validationuFeaturesvgg=getu瓶颈特征（vgguModel，validationimgsuScale）
然后建立一个简单的模型分类器和提取的训练特征作为模型训练的输入参数，通过迭代训练得到一个简单的图像分类器。
第二种方法是以vgg-16为例。首先对前三层进行冻结，将4-5层设置为可训练层，然后结合图像分割，通过连续训练和迭代优化后两层的参数，得到更好的图像分类器。
综合评价后，第二种方法通常比第一种方法更有效。
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
对于目前的深度学习模型，虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法，但是深度学习的应用还需要一定的专业化，目前还没有通用的神经网络处理模型。然而，每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如，一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络，如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。
图像和视频处理，计算机视觉，最流行的是CNN，卷积神经网络，它的变形和发展，CNN适合处理空间数据，广泛应用于计算机视觉领域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面，提出了更有针对性的模型，并得到了广泛的应用。
语音处理，2012年之前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络，其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。
除了传统的自然语言处理方法外，目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。
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