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迁移学习是一种非常强大的深度学习技术，在不同的领域有着各种应用。迁移学习的思想很简单，可以用类比来解释。假设你想学习一种新的语言，比如西班牙语，那么从你已经知道的另一种语言，比如说英语开始学起，可能会有所帮助。

遵循这一思路，计算机视觉研究人员通常使用预先训练的 CNN 为新任务生成表示，其中新任务数据集可能不够大，无法从头开始训练整个 CNN。另一个常见的策略是采用预先训练好的 ImageNet 网络，然后对整个网络进行微调以完成新任务。

InceptionV3 网络是由 Google 开发的一个非常深的卷积网络。Keras 实现了完整的网络，如下图所示，它是在 ImageNet 上预先训练好的。这个模型的默认输入尺寸是 299×299，有三个通道。

图1 ImageNet v3 网路结构示意图（点此查看高清大图）