遷移學習這塊不是我理解得簡單得微調，微調這塊得內容也是很講究得，你凍結哪些引數，不凍結哪些引數都要進行指定
遷移學習的時候需要根據你的實際問題對網路結構進行調整，簡單的模型只用調整最後的輸出就行，但是對於複雜一點的問題而言，
我們還需要根據問題修改中間的卷積等層，或者說我們只是取出來這幾個層的權重作為初始化的操作，來幫助我們進行訓練，
而不是從隨機初始化的權重來進行訓練。
其實為了方便，我們的對照組可以選擇vgg中的幾層，方便我們檢視原始的孿生網路結果有多差這樣。nice
pytorch 實現孿生網路識別面部相似度
官方遷移學習教程
遷移學習實戰貓狗大戰
關於pytorch原始碼解讀之torchvision.models
一文看懂遷移學習：怎樣用預訓練模型搞定深度神經網路？
cnblog，說的很詳細，帶你剖析網路中的結構和引數
py
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