Transfer Learning Adapter 技能：固定骨干并训练商品分类头

Claude Code 安装步骤

从 GitHub 固定提交获取完整的 `plugins/ai-ml/transfer-learning-adapter/skills/adapting-transfer-learning-models` 目录。
复制到目标项目的 `.claude/skills/`，确认 `.claude/skills/adapting-transfer-learning-models/SKILL.md`，再从项目根目录启动 Claude Code，输入 `/adapting-transfer-learning-models`。

用 Claude Code 为小型图像分类设计迁移学习试验，冻结已有骨干，训练新分类头并记录留出集效果。

用合成圆形和方形标签训练两类分类头。保存训练前后骨干和分类头的参数摘要，再用预留图片验证。

骨干参数摘要一致，分类头产生变化。验证报告能对照每类表现。

GitHub 原文 · 更新日期 2026-11-13

准备 Python、PyTorch、可合法使用的预训练视觉模型和自己生成的合成图片。示例识别圆形和方形包装标签。

还要核对模块模式。若希望骨干统计固定，让冻结骨干保持适当的 eval 模式并验证缓冲。