光头老师

我们知道在机器学习的实践中有很多技巧是可以通用和流程化的，在这里我们通过一个简单的数据集来演示在数据的使用和处理过程中常用的实践技巧。

本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络，并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合，使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。

什么是迁移学习（Transfer Learning）？简单的理解就是使用一些已经训练好的模型迁移到类似的新的问题进行使用，而不必对新问题重新建模，从头训练和优化参数。这些训练好的模型同时包含了优化好的参数，在使用的时候只需要做一些简单的调整就可以应用到新问题中了。