在深度学习的世界里，预训练模型就像一把钥匙，能帮助我们快速打开复杂任务的大门！今天，让我们用Keras来探索如何对ResNet进行微调（Fine-tune）。✨
首先，为什么要用预训练模型？因为ResNet已经在庞大的数据集上训练过，积累了丰富的特征提取能力。通过微调，我们可以让它适应自己的任务，比如图像分类或目标检测。🔍
开始之前，确保安装好Keras和TensorFlow。接着，加载预训练的ResNet模型，并冻结部分层以保留通用特征。然后，针对你的数据集重新定义最后一层输出，比如从1000类改为自定义类别数量。💡
接下来是关键步骤：调整学习率并逐步解冻部分层进行微调。这个过程需要耐心，但效果显著！最后，使用交叉验证评估模型性能，不断优化参数。📊
记住，微调不是一蹴而就的，保持好奇心与实践精神才是成功的关键！🚀
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