# 總結
遷移學習是一項偉大的發現，它允許我們通過將在較大數據集中訓練的模型應用于不同的數據集來節省時間。當數據集很小時，遷移學習也有助于熱啟動訓練過程。在本章中，我們學習了如何使用預訓練的模型，如 VGG16 和 Inception v3，將不同數據集中的圖像分類為他們所訓練的數據集。我們還學習了如何使用 TensorFlow 和 Keras 中的示例再訓練預訓練模型，以及如何預處理圖像以供給兩個模型。
我們還了解到有幾種模型在 ImageNet 數據集上進行了訓練。嘗試查找在不同數據集上訓練的其他模型，例如視頻數據集，語音數據集或文本/ NLP 數據集。嘗試使用這些模型再訓練并在您自己的數據集中使用您自己的深度學習問題。
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