Перенос обучения и предобучение

Коротко: При переносе обучения вы начинаете с модели, уже обученной на большой задаче, и адаптируете её к своей на малом объёме данных. Это экономит данные, время и вычислительные затраты.

Подробнее: Ранние слои сети для изображений распознают края и текстуры, полезные почти в любой задаче. Заново учиться нужно только последним слоям.