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什么是finetuning？在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新finetuning（也叫微调），或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景：1卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余

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前言当我初次接触高可用这个概念的时候，对高可用的【少依赖原则】和【弱依赖原则】的边界感模糊，甚至有些“傻傻分不清楚”。这两个原则都关注降低模块之间的依赖关系，但它们之间的确存在某些差异。那么，「少依赖原则」和「弱依赖原则」它们之间本质的区别究竟是啥？少依赖