迁移学习-微调（fine-tune）的注意事项：

选取微调形式的两个重要因素：新数据集的大小（size）和相似性（与预训练的数据集相比）。牢记卷积网络在提取特征时，前面的层所提取的更具一般性，后面的层更加具体，更倾向于原始的数据集（more original-dataset-specific）。

四个基本原则：

1、新数据集小而且相似时，不建议进行微调，以防止过拟合。最好是只训练线性分类器(只训练后面一层)。

2、新数据集大而且相似时，因为有足够的数据，所以可以对整个网络进行训练微调。

3、新数据集小而且不相似时，因为数据集不相似，所以最好不要在网络最后面的层训练分类器，最好在网络更前一点进行训练。

4、新数据集大而且不相似时，因为数据集足够大，所以有充分的信心可以训练好。随意训练

此外，注意不要随意更改预训练网络的结构，学习率最好选择一个较小的开始。