在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。迁移学习详细内容见。

FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输

从网络构建中加载代码，构建一个神经网络模型。[8]:nn.ReLU(),nn.ReLU(),​​超参（Hyperparameters）是可以调整的参数，可以控制模型训练优化的过程，不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下：公式中，𝑛𝑛是批量大小（batch size），ηη是学习率（learning rate）。

在探索函数式自动微分的过程中，我深刻感受到数学与编程的奇妙结合。自动微分技术的出现，不仅简化了复杂的求导过程，还提升了模型训练的效率。通过MindSpore的接口，我们可以更直观地理解和实现自动微分。这种工具的便捷性，激励我们不断探索前沿科技，提升科研和工程实践能力。未来，我将继续深入学习和应用这些技术，为解决实际问题贡献自己的力量。