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遷移學習是通過利用一個已經訓練好的模型來加速另一個任務的學習過程。在Caffe2框架中，可以通過以下步驟實現遷移學習：
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Caffe2提供的預訓練模型，也可以使用自己訓練好的模型。
修改模型結構：對于新的任務，可能需要對基礎模型的結構進行修改。可以添加新的層或者修改原有的層結構。
凍結部分層參數：為了保留基礎模型學習到的特征，可以選擇凍結一部分層的參數，只訓練新添加的層。
定義新的損失函數：根據新的任務定義損失函數，可以是分類損失、回歸損失等。
訓練模型：使用新的數據集對整個模型進行訓練，調整模型參數以適應新的任務。
微調模型：如果需要進一步提升性能，可以解凍部分層參數，繼續訓練模型進行微調。
通過以上步驟，可以在Caffe2框架中實現遷移學習，加速新任務的學習過程并提升模型性能。
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