问题：在深度学习中，通常会finetuning已有的成熟模型，再基于新数据，修改最后几层神经网络权值，为什么？
参考回答：
实践中的数据集质量参差不齐，可以使用训练好的网络来进行提取特征。把训练好的网络当做特征提取器。
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深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很
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