《表2 模型参数：基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用》

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《基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用》

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迁移学习[17]可以加快网络收敛速度，减少网络训练需要的样本数量和时间。利用迁移学习（transfer learning），将Res Net18、Res Net50、Res Net152预训练模型从Image Net数据集学到的通用图像特征迁移到本实验数据集上，实现对园艺作物病害识别。迁移学习常用的方法有特征迁移和模型迁移2种[18]。本研究使用的是模型迁移的方法（表2），重新初始化3个预训练模型最后一层参数，其他层直接使用预训练网络的权重参数并且冻结，然后再利用实验数据集重新训练整个模型。