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复用预训练层 从零开始训练一个非常大的 DNN 通常不是一个好主意，相反，您应该总是尝试找到一个现有的神经网络来完成与您正在尝试解决的任务类似的任务，然后复用这个网络的较低层：这就是所谓的迁移学习。这不仅会大大加快训练速度，还将需要更少的训练数据。 例如，假设您可以访问经过训练的 DNN，将图片分为 100 个不同的类别，包括动物，植物，车辆和日常物品...

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具体的对象层 基本对象 数值对象 序列对象 容器对象 Function 对象 其他对象 具体的对象层 本章中的函数特定于某些 Python 对象类型。 将错误类型的对象传递给它们并不是一个好主意；如果您从 Python 程序接收到一个对象，但不确定它是否具有正确的类型，则必须首先执行类型检查；例如，要检查对象是否为字典，请使用 PyDict...