在深度学习中，资源效率和数据稀缺问题一直存在，而迁移学习+CNN作为一种有效的策略，不仅提高了模型训练的效率和效果，还拓宽了深度学习技术的应用范围，是解决以上问题的首选。
这种策略说具体点就是利用已有的预训练模型来加速新任务的学习过程，因此在处理标记数据稀缺或计算资源有限的情况时特别有用，可以帮助我们缩短训练时间、提高泛化能力以及提升模型性能等。
最近一项二区成果也证明了该策略的有效性，通过使用迁移学习以及现有的CNN架构，在有限的资源下实现了高准确率的脑肿瘤检测。
可见这个结合策略还是很有研究价值的，有论文需求的同学可以考虑，想找参考的可以看我整理好的8篇迁移学习+CNN论文，基本都是今年最新，开源代码也附上了，方便大家复现。
论文原文+开源代码需要的同学看文末
Brain tumor detection from images and comparison with transfer learning methods and 3‑layer CNN
方法：研究比较了多种模型，包括传统的CNN架构和基于迁移学习的CNN模型，用于从脑磁共振成像（MRI）图像中分类脑肿瘤。研究结果显示，VGG16模型在这项任务中表现最佳，准确率达到了98%，表明迁移学习结合CNN可以有效提高脑肿瘤检测的性能。
创新点：
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使用多种迁移学习模型（如InceptionV3、EfficientNetB4、VGG16、VGG19）对脑部肿瘤进行分类，并通过实验验证其在开放数据集上的性能表现。
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探讨了多层CNN与基于迁移学习的单层CNN在脑部图像分类中的性能差异。
Facial Emotion Recognition Using Transfer Learning in the Deep CNN
方法：作者使用迁移学习结合深度卷积神经网络提高面部表情识别（FER）系统的准确性，特别是在处理不同视角的面部图像时；研究发现逐步微调预训练模型的各层能显著提升识别效果，并在KDEF和JAFFE数据集上取得了优异的结果，填补了现有研究在侧面视图识别中的空白。
创新点：
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介绍了通过迁移学习 利用预训练的 DCNN 模型进行面部表情识别 ，有效地提高了识别准确性。通过在预训练模型的基础上替换和微调密集层，使模型更适合处理表情识别任务。
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引入了一种新颖的管道训练策略，通过逐步微调模型提高识别准确率。首先对密集层进行训练，然后逐步调整每个 DCNN 模块，从而在不从头开始训练模型的情况下实现高效的表情识别。
Transfer learning for microstructure segmentation with CS-UNet: A hybrid algorithm with transformer and CNN encoders
方法：作者探讨了迁移学习在微观结构分割中的应用，特别是结合了卷积神经网络和 Transformer 编码器的混合算法，填补了现有CNN仅捕捉局部空间关系的研究空白，通过在显微镜数据集上进行预训练，展示了其在长距离依赖和高空间分辨率图像中的有效性。
创新点：
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引入CS-UNet：结合CNN和Swin Transformer编码器，用于显微图像分割。
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提取特征：编码器提取低级和高级特征，解码器使用Swin Transformers进行图像分割。
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专用预训练数据集：利用显微图像预训练模型，增强下游任务的表现。
A smart waste classifcation model using hybrid CNN‑LSTM with transfer learning for sustainable environment
方法：研究中提出了一种结合了CNN和LSTM的混合模型，并使用了迁移学习方法来提高垃圾分类的准确性和效率，通过在Kaggle废物数据集上的实验验证其在可回收和有机废物分类中的高效性，取得了95.45%的精确度，显著优于现有深度学习方法。
创新点：
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结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）实现废物分类，并引入迁移学习提升模型性能。
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改进的数据增强方法解决数据不平衡和过拟合问题，提高了图像质量和分类精度。
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采用自适应动量估计（AME）优化算法，实现了最佳的优化效果和精度，以及最低的训练、验证和测试损失。
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