文章 "神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具"
神经网络很简单（500988939928177231827361823461827631827361827361827361827361284762478362834762 部分）。当你读到最后一部分时，你很可能已经 89 岁高龄，神经网络也就不再重要了。
而且说真的，"神经网络很简单 "是指最多有两篇这种规模的文章时。当我认为 mt5 已经挂掉，而我收到关于"神经网络 很简单 " 这篇文章的通知已经有一年的时间时，就不是这样了。
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Dmitry Iglakov #:
神经网络很简单（500988939928177231827361823461827631827361827361827361827361284762478362834762 部分）。当你读到最后一部分时，你很可能已经 89 岁高龄，神经网络也就不再重要了。 而且说真的，"神经网络很简单 "是指最多有两篇这种规模的文章时。而不是当我认为 mt5 已经挂了，而且我已经收到关于
"神经网络 很 简单 "这篇文章的通知一年了的时候。
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神经网络很简单 "的理念是向每个人展示这项技术的易用性。是的，这一系列文章很长。但从第二篇文章开始，读者就可以了解到实际应用。每篇独立的文章都讲述了新的可能性。读完文章后，您可以立即将它们纳入到您的开发中。是否使用它们是每个读者的个人问题。无需等待下一篇文章。至于话题的数量，我可以说，科学在发展，每天都有新算法出现。它们的应用很有可能在交易中结出硕果。
一个不明飞行物飞了进来，发表了这篇文章。
这一系列的每一篇文章都是如此。你越深入研究这个主题，就越能意识到此类文章的深度和价值。对于初学者来说，最主要的是不要在文章中没有看到漂亮的平衡增长图表时就放弃。作者顺利地引出了这一点。
Dmitry 谢谢。
这一系列的每一篇文章都是如此。你越深入研究这个主题，就越能意识到此类文章的深度和价值。对于初学者来说，最主要的是不要在文章中没有看到漂亮的平衡增长图表时就放弃。作者顺利地引出了这一点。
Dmitry 谢谢。
我在这里卡住了。当我加载之前的模型时，总是提示 "文件已损坏"，但当我使用第 23 部分中的工具时，它却正常工作。
新文章 神经网络变得轻松（第二十四部分）：改进迁移学习工具已发布：
在上一篇文章中，我们创建了一款用于创建和编辑神经网络架构的工具。 今天我们将继续打造这款工具。 我们将努力令其对用户更加友好。 也许可以看到，我们的主题往上更进一步。 但是，您不认为规划良好的工作空间在实现结果方面起着重要作用吗？
在本系列的上一篇文章中，我们创建了一款工具来利用迁移学习技术。 作为完工后的结果，我们得到了一款工具，能够编辑已训练模型。 利用此工具，我们可以从预训练模型中提取任意数量的神经层。 当然，也有限制条件。 我们只从初始数据层开始提取连续的层。 这种方式的原因在于神经网络的本质。 它们仅对初始数据与训练模型时所采用的数据拟合良好。
甚至，创建的工具不仅允许编辑已训练的模型。 它还允许创建全新的。 这就能够避免在程序代码中描述模型体系结构。 我们只需利用该工具描述模型。 然后，我们从文件加载已创建神经网络来跟踪和使用模型。 这样就可以在不更改程序代码的情况下试验不同的体系结构。 甚至不需要重新编译程序。 您只需更改模型文件。
这种有用的工具也应尽可能地做到用户友好。 因此，在本文中，我们将尝试提高其可用性。
作者：Dmitriy Gizlyk