7.3 迁移学习与模型微调策略

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7.3 迁移学习与模型微调策略 7.3 迁移学习与模型微调策略迁移学习是一种强大的机器学习技术，它允许我们利用在一个任务上训练好的模型，将其知识迁移到另一个相关任务上。这在数据稀缺或计算资源有限的情况下尤为有用。模型微调是迁移学习中常用的策略，它涉及在目标任务的数据上对预训练模型的参数进行调整，以使其更好地适应新任务。 7.3.1 迁移学习概述 7.3.1.1 为什么需要迁移学习？传统的机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自同一分布。然而，在现实世界中，这种假设往往不成立。迁移学习旨在解决训练数据和测试数据分布不同时的问题。它允许我们利用已有的知识，加速新任务的学习过程，并提高模型性能。以下是需要迁移学习的几个主要原因：数据稀缺：目标任务的数据量不足以训练一个有效的模型。