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本章详细介绍了迁移学习的原理、策略与实战应用，并通过代码示例展示了如何在PyTorch中实现模型加载、参数冻结、输出层替换以及训练优化。我们还通过对比实验验证了迁移学习在手势识别任务中的显著优势。在后续章节中，我们将深入探讨手势图像数据集的构建与预处理方法，包括数据增强、类别平衡以及高效的数据加载策略，为模型训练提供高质量的数据支撑。在构建手势图像数据集时，图像采集设备的选择直接影响图像质量和数据

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手写体识别技术是计算机视觉领域的一项基础而核心的技术，它旨在让计算机能够像人类一样理解并转换手写文字。随着人工智能的快速发展，手写体识别已经成为一个成熟的模式识别应用，在金融服务、邮件处理、医疗信息录入等多个行业有着广泛的应用。手写体识别的技术发展经历了从简单模板匹配、基于规则的识别到机器学习方法的转变，而当前最流行且效果最佳的实现方式是利用深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）。CNN因其独特的

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