这种通用的特征提取能力，完全可以直接套用到子集数据的分类任务上。
但直接这么做，预测精度必然会存在误差，成绩会差一些。
原因很简单，模型最终输出的是五千个选项的概率。
在面对这五万张只有一千种标准答案的验证图片时，通用模型依然会按照五千个类别的范围去预测。
一旦它把图片分类成了比赛规定的一千个类别之外的选项，按照赛制就会被判定为错误。
它还需要时间去针对这一千个特定的类别重新训练，才能做到精准得分。
楚一航没管那么多，直接在终端里输入调用TenSOrFlOW框架的命令。
回车键敲下。
隔壁机房的散热风扇转速瞬间飙升，噪音穿透了玻璃门。
屏幕上开始滚动运行日志。
钟柏盯着显存占用率的监控面板。
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