文章 "神经网络变得轻松（第二十五部分）：实践迁移学习"

MetaQuotes 2022.12.08 08:50

在最晚的两篇文章中，我们开发了一个创建和编辑神经网络模型的工具。现在是时候通过实践示例来评估迁移学习技术的潜在用途了。

测试结果如下图所示。如您所见，预训练模型开始时误差较小。但很快第二个模型就贴近了，且它们的数值非常接近。这证实了之前的结论，即编码器架构对整个模型的性能有重大影响。

递归模型学习动态的比较

注意学习率。预训练模型验算一个世代所需的时间减少了六倍。当然，这只是纯粹的时间，不考虑自动编码器训练时间。