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遷移學習是一種利用已訓練好的模型來加速新模型訓練的技術。在CNTK中，可以通過以下步驟進行遷移學習：
加載預訓練模型：首先，加載一個已經訓練好的模型作為基礎模型。可以使用CNTK提供的預訓練模型，也可以加載自己訓練好的模型。
凍結模型參數：在遷移學習中，通常會凍結基礎模型的參數，只訓練新添加的層或者部分層的參數。這樣可以加快訓練過程，同時保留基礎模型學到的特征。
添加新的層：在基礎模型之后添加新的層，這些新的層可以用于解決新任務。可以根據具體情況添加全連接層、卷積層等。
訓練新模型：使用新的數據集對整個模型進行訓練，調整新添加的層的參數。
Featurized Transfer Learning：在某些情況下，我們可以使用Featurized Transfer Learning。這種方法是將基礎模型最后一層的輸出作為特征，然后訓練一個新的分類器來解決新任務。這種方法通常可以減少訓練時間和計算資源。
通過以上步驟，可以利用CNTK進行遷移學習，加速新模型的訓練過程并提高模型的性能。
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