案例5 AlexNet卷积神经网络的应用：基于迁移学习的图像分类

在实际工程应用中，构建并训练一个大规模的卷积神经网络是比较复杂的，需要大量的数据以及高性能的硬件。那么是不是可以“另辟蹊径”，将训练好的典型的网络稍加改进，用少量的数据进行训练并加以应用呢？这便是本章所要介绍的“迁移学习”。本节主要介绍迁移学习的原理、实现步骤、AlexNet的基本结构，并基于迁移学习的原理对AlexNet进行改进，实现对图像的分类。