文档摘要

1.3 Fine-tuning 是什么：对旧宅做局部翻新 本节摘要：Fine-tuning（微调）是在预训练模型参数的基础上，用目标任务数据继续训练、小幅更新权重的工序。关键字在"微"：小学习率、有限轮数、常常只动部分层。本节讲清微调与从零训练、与特征提取的差别，用参数更新量的代码演示"微"在哪里，并给出微调的三个标配动作。 会员。《1.3 Fine-tuning是什么：对旧宅做局部翻新》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/509-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Efine-tuning%E5%AE%9E%E6%88%98

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