在 pytorch 使用 pre-trained model 進行 transfer learning

Transfer learning有分成兩種：

Finetuning the convnet:

一種是Fine-tuning，並不會固定神經網路的權重參數。重新訓練分類器層時，會進行反向傳播，更新權重
ConvNet as fixed feature extractor:

將pre-trained model的權重固定住，當作特徵提取器，單純針對分類器進行訓練。