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docs/zh_CN/application/transfer_learning.md

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 ## 一、 超参搜索
 
-ImageNet 作为业界常用的图像分类数据被大家广泛使用，已经总结出一系列经验性的超参，使用这些超参往往能够得到不错的训练精度，而这些经验性的参数在迁移到自己地业务中时，往往效果不佳。为了获得更好的模型，PaddleClas提供了两种常用的超参搜索方法。
+ImageNet 作为业界常用的图像分类数据被大家广泛使用，已经总结出一系列经验性的超参，使用这些超参往往能够得到不错的训练精度，而这些经验性的参数在迁移到自己的业务中时，有时效果不佳。有两种常用的超参搜索方法可以用于获得更好的模型超参。
 
-### 1.1 Grid Search
+### 1.1 网格搜索
 
 网格搜索，即穷举搜索，通过查找搜索空间内所有的点，确定最优值。方法简单有效，但当搜索空间较大时，需要消耗大量的计算资源。
 
@@ -36,7 +36,7 @@ Label smoothing: [False, True]
 Mixup: [False, True]
 ```
 
-网格搜索的搜索次数为196次，而贝叶斯搜索通过设置最大迭代次数（`max_iter`）和是否重复搜索（`de_duplication`）来确定搜索次数。我们设计了系列实验，baseline为ImageNet1k校验集Top1 Acc为79.12%的ResNet50_vd预训练模型固定超参，在新数据集上finetune得到的模型。下表给出了固定参数、网格搜索以及贝叶斯搜索的精度与搜索次数对比。
+网格搜索的搜索次数为196次，而贝叶斯搜索通过设置最大迭代次数（`max_iter`）和是否重复搜索（`de_duplication`）来确定搜索次数。我们设计了系列实验，baseline为ImageNet1k校验集Top1 Acc为79.12%的ResNet50_vd预训练模型，并固定超参，在新数据集上finetune得到的模型。下表给出了固定参数、网格搜索以及贝叶斯搜索的精度与搜索次数对比。
 
 - 精度与搜索次数对比:
 
@@ -59,7 +59,7 @@ Mixup: [False, True]
 
 在实际应用中，由于训练数据的匮乏，往往将ImageNet1k数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。为了进一步助力解决实际问题，基于ResNet50_vd, 百度开源了自研的大规模分类预训练模型，其中训练数据为10万个类别，4300万张图片。
 
-我们在5个自有采集的数据集上进行迁移学习实验，采用一组固定参数以及网格搜索方式，其中训练轮数设置为20epochs，选用ResNet50_vd模型，ImageNet预训练精度为79.12%。实验数据集参数以及模型精度的对比结果如下：
+我们在6个自有采集的数据集上进行迁移学习实验，采用一组固定参数以及网格搜索方式，其中训练轮数设置为20epochs，选用ResNet50_vd模型，ImageNet预训练精度为79.12%。实验数据集参数以及模型精度的对比结果如下：
 
 固定参数：
 
@@ -76,7 +76,7 @@ Mixup: [False, True]
 | 椅子         | class:5<br />train:169<br />valid:78      | 0.8557/0.9688                                            | 0.9077/0.9792                                             |
 | 地质         | class:4<br />train:671<br />valid:296     | 0.5719/0.8094                                            | 0.6781/0.8219                                             |
 
-- 通过上述的实验验证了当使用一组固定参数时，相比于ImageNet预训练模型，使用大规模分类模型作为预训练模型在大多数情况下能够提升迁移学习的精度，通过参数搜索可以进一步提升精度。
+- 通过上述的实验验证了当使用一组固定参数时，相比于ImageNet预训练模型，使用大规模分类模型作为预训练模型在大多数情况下能够提升模型在新的数据集上得效果，通过参数搜索可以进一步提升精度。
 
 
 ## 三、图像分类迁移学习实战