在 TensorFlow 和 Keras 中微调预训练模型

在这里，我们将探讨利用预训练模型的其他选项，重点是微调。微调预训练模型是一种非常强大的训练技术，用于重新调整在 ImageNet 数据集上训练的模型，以用于自定义数据集。

我们将使用 VGG-16 网络在图像分类的上下文中演示微调，但我们在此涵盖的概念并不特定于任何特定模型或任务。当您的数据集和/或计算资源有限时，微调特别有用。然而，在我们进入 Fine-Tuning 的细节之前，我们将首先总结几个利用预训练模型的选项，其中包括：

1. 使用开箱即用的预训练模型
2. 从零开始训练模型
3. 迁移学习
4. 微调

在下面的实施中，我们将使用德国交通标志识别基准 ( GTSRB ) 的修改版本，这是一个著名的分类数据集，包含来自 43 个类别的德国交通标志。整个数据集（训练和测试）包含超过 50,000 张图像。然而，为了展示 Fine-Tuning 在小型数