零基础入门迁移学习：5步实现你的第一个AI模型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个面向初学者的迁移学习教学应用。基于Keras实现：1)使用预训练MobileNetV2对花卉图片分类 2)分步指导界面（数据加载→模型加载→微调训练→测试）3)交互式代码编辑器带实时执行 4)可视化模型结构和工作原理动画 5)内置常见问题解答模块。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

今天想和大家分享一个特别适合新手的迁移学习实践项目。作为一个刚接触AI的小白，我发现迁移学习简直是入门神器——它能让我们站在巨人的肩膀上，用现成的预训练模型快速实现自己的AI应用。下面就用一个花卉分类的例子，带大家5步搞定第一个迁移学习模型。

1. 理解迁移学习的核心思想
   迁移学习就像知识迁移：我们不用从零开始学习，而是利用别人已经训练好的模型（比如MobileNetV2），只针对自己的任务做微调。比如这个花卉分类项目，原本的MobileNetV2是在千万张通用图片上训练的，我们只需要让它"专注"学习花卉特征即可。

2. 准备数据与环境
   我用的是公开的牛津花卉数据集，包含5类常见花卉的图片。在InsCode(快马)平台上可以直接导入数据集，不需要自己配置Python环境。平台还贴心地提供了数据预览功能，加载后能看到不同花卉的示例图片。

1. 加载与改造预训练模型
   这里用Keras的MobileNetV2模型，去掉原模型的顶层分类器（因为我们要分类的是花卉不是原模型的1000类），保留前面的特征提取层。然后添加新的全连接层和输出层，输出节点数改为我们的花卉类别数5。这个过程在平台的可视化编辑器里特别直观，能直接看到模型结构变化。

2. 关键技巧：冻结与解冻层
   先冻结预训练模型的所有层（不让它们的权重被更新），只训练新添加的顶层。等新层初步稳定后，再解冻部分底层进行微调。这个分阶段训练策略能有效防止小数据集上的过拟合。平台训练时会实时显示损失和准确率曲线，方便调整。

3. 测试与部署应用
   训练完成后，用预留的测试集验证模型效果。我在平台上测试时准确率达到了92%。最惊喜的是可以直接一键部署成可访问的Web应用，把花卉分类器分享给朋友试用。

整个过程中，InsCode(快马)平台的交互式编辑器帮了大忙：不需要自己安装任何库，代码可以分段执行，遇到问题还能随时查看内置的FAQ。对于想快速体验AI的新手来说，这种开箱即用的体验真的太友好了。如果你也想试试迁移学习，强烈推荐从这个花卉分类项目开始练手！

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个面向初学者的迁移学习教学应用。基于Keras实现：1)使用预训练MobileNetV2对花卉图片分类 2)分步指导界面（数据加载→模型加载→微调训练→测试）3)交互式代码编辑器带实时执行 4)可视化模型结构和工作原理动画 5)内置常见问题解答模块。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果