评估预训练模型与从头训练模型有什么区别？
如果我想在预训练模型中添加一些图层，那有可能吗？我以为我将不得不再次对其进行训练，但是相对于从头开始，使用预训练模型是否具有任何优势？
特别是我想使用AlexNet的现有pytorch模型来做到这一点。
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当您说要使用预训练的模型时，这意味着该模型已经在特定的数据集上进行了训练，并且使用了该网络学习的权重。在这种情况下，您可以通过提供模型直接评估模型测试图像或使用此权重初始化网络并训练其他一些层。预训练的模型几乎总是比从头训练模型更好的选择，因为这些模型已经在大量图像上进行了训练（大部分在imagenet数据集上）该模型学习到的功能很有可能在其他任务中有用。
从头开始训练是使用您自己的数据集从随机权重进行训练。 希望这可以让我知道是否有疑问