模型转换

模型转换是一种将一个已训练好的机器学习模型转换为另一个不同但相关的模型的过程。这个过程通常涉及到对原始模型的权重和结构进行修改，以适应新任务的需求。例如，可以使用预训练的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，然后将其与一个新的全连接网络相结合，以解决分类问题。这种方法可以节省大量时间和计算资源，因为不需要从头开始训练新的模型。总之，模型转换是一种有效的方法，可以在不牺牲性能的情况下，快速地将现有的机器学习模型应用于新的任务。