使用迁移学习构建一个鸟类分类器
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案例介绍
1. 准备数据集，收集共6类鸟的540张图片，利用图像增强技术扩大数据集用来训练神经网络模型。
2. 选用VGG19作为迁移学习的模型，开放分类层进行训练。
3. 调参，最终使得模型达到满意的准确率。
4. 在迁移学习的基础上继续做fine tuning，使得模型的准确率进一步提升。
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