10 2月 2026/2/10 00:59:21 如何冻结CNN部分层参数进行迁移学习 平衡训练效率与模型泛化能力 本文深入探讨了在迁移学习中如何冻结 CNN 部分层参数以平衡训练效率和模型泛化能力。首先介绍了 CNN 与迁移学习的基础概念，接着阐述了冻结部分层参数的原理和实现方法。通过具体示例说明了其在提升训练效率和保持模型泛化能力方面的作用，并分析了应用场景、技术优缺点和注意事项。最后总结指出，合理运用冻结策略可有效发挥迁移学习优势，取得更好的模型性能。 CNN generalization Transfer Learning Freezing Layers Efficiency