由于学到的特征在不同问题之间有着良好的可迁移性，使得深度学习对小数据问题非常有效

使用预训练网络有两种方法：特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning)

特征提取

特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有用的特征。然后将这些特征输入一个新的分类器，从头开始训练。