跳过keras中预训练模型的连接

在Keras中，预训练模型的连接是指在使用预训练模型时，将模型的输出连接到其他层或模型的过程。这样可以利用预训练模型已学习到的特征提取能力，并在其基础上构建更复杂的模型。

预训练模型通常是在大规模数据集上进行训练得到的，具有较强的特征提取能力。在Keras中，常见的预训练模型包括VGG、ResNet、Inception等。这些模型已经在ImageNet等数据集上进行了训练，并取得了很好的性能。

在使用预训练模型时，可以选择保持模型的权重固定，只使用其特征提取能力，或者对模型进行微调，调整部分或全部权重。对于保持权重固定的情况，可以直接将预训练模型的输出连接到其他层或模型的输入，构建新的模型。这样可以快速构建一个具有较强特征提取能力的模型。

对于进行微调的情况，可以在预训练模型的基础上添加自定义的层或模型，并通过训练来调整模型的权重。在这种情况下，通常需要冻结部分预训练模型的层，只训练新添加的层或模型。这样可以在保持预训练模型的特征提取能力的同时，针对特定任务进行优化。

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