回复：【开课吧python】十个常用深度学习算法

如果基于 ImageNet 进行训练，那么神经网络的最后一层或许就是在寻找儿童、狗或者飞机之类的完整图像。再往后倒退几层，可能会看到神经网络在寻找眼睛、耳朵、嘴巴或者轮子等组成部分。

深度卷积神经网络中的每一层逐步建立起越来越高层次的特征表征，最后几层通常是专门针对输入数据。另一方面，前面的层则更为通用，主要用来在一大类图片中有找到许多简单的模式。

迁移学习就是在一个数据集上训练卷积神经网络时，去掉最后一层，在不同的数据集上重新训练模型的最后一层。直观来讲，就是重新训练模型以识别不同的高级特征。因此，训练时间会减少很多，所以在没有足够的数据或者需要太多的资源时，迁移学习是一个很有用的工具。

总结：
深度学习是非常注重技术实践，所谓的百看不如一练。