遷移學(xué)習(xí)在視覺檢測中的策略調(diào)整主要包括以下幾點：

1. 數(shù)據(jù)增強：數(shù)據(jù)增強是減少過擬合的關(guān)鍵策略之一。在遷移學(xué)習(xí)中，尤其是當目標任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時，通過對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放和色彩擾動等操作，可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，幫助模型學(xué)習(xí)更一般化的特征，從而提升模型的泛化能力，減少對特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴。

2. 特征提取與微調(diào)：在遷移學(xué)習(xí)中，通常會使用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征提取器，然后通過微調(diào)來適應(yīng)新任務(wù)。為了避免過擬合，可以通過減小微調(diào)過程中的學(xué)習(xí)率，限制模型在新數(shù)據(jù)集上的參數(shù)更新幅度。這樣做有助于保持預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)到的泛化特征，同時在新任務(wù)上進行必要的調(diào)整。

3. 根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)差異調(diào)整策略：

如果新數(shù)據(jù)集很小，并且與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似，可以刪除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的末尾層級，添加一個新的全連接層，輸出數(shù)量與新數(shù)據(jù)集中的類別數(shù)量一樣，然后訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以更新新全連接層的權(quán)重，同時凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重。

如果新數(shù)據(jù)集很小，并且與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，可以刪除靠近網(wǎng)絡(luò)開頭的大多數(shù)預(yù)訓(xùn)練層級，保留網(wǎng)絡(luò)開始部分的層，這些層學(xué)習(xí)更一般的、低級的特征，可能對新任務(wù)更有用。然后在剩余預(yù)訓(xùn)練層級后面添加一個新的全連接層，輸出數(shù)量與新數(shù)據(jù)集中的類別數(shù)量一樣。

遷移學(xué)習(xí)在視覺檢測中的策略調(diào)整主要包括數(shù)據(jù)增強、特征提取與微調(diào)以及根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)差異調(diào)整策略。這些策略有助于提升模型的泛化能力，避免過擬合，并適應(yīng)不同的視覺檢測任務(wù)。