遷移學習：如何使用TensorFlow機器學習對圖像進行分類？總之，它可以分為兩種方式：一種是用預訓練模型作為特征抽取器，然后對模型進行訓練和調(diào)整；另一種是通過精細調(diào)整達到訓練分類器的目的，預訓練模型

遷移學習：如何使用TensorFlow機器學習對圖像進行分類？

總之，它可以分為兩種方式：一種是用預訓練模型作為特征抽取器，然后對模型進行訓練和調(diào)整；另一種是通過精細調(diào)整達到訓練分類器的目的，預訓練模型與圖像增強相結合。

以vgg16模型為例，我們下載了vgg16的預訓練模型，可以看到vgg16模型分類器中與分類器相關的最后一個分類部分已經(jīng)被刪除。利用vgg-16模型作為特征提取工具，對每一層圖像進行凍結，提取出待分類的瓶頸層特征，即vgg=get瓶頸特征（vgguModel，trainuIMGSuScale）

validationuFeaturesvgg=getu瓶頸特征（vgguModel，validationimgsuScale）

然后建立一個簡單的模型分類器和提取的訓練特征作為模型訓練的輸入?yún)?shù)，通過迭代訓練得到一個簡單的圖像分類器。

第二種方法是以vgg-16為例。首先對前三層進行凍結，將4-5層設置為可訓練層，然后結合圖像分割，通過連續(xù)訓練和迭代優(yōu)化后兩層的參數(shù)，得到更好的圖像分類器。

綜合評價后，第二種方法通常比第一種方法更有效。

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，如批量標準化和關注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，廣泛應用于計算機視覺領域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，其長、短期記憶網(wǎng)絡LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。