3.3 预训练模型的选择标准与考量

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3.3 预训练模型的选择标准与考量 3.3 预训练模型的选择标准与考量在迁移学习和Fine-tuning的实践中，选择合适的预训练模型是成功的关键一步。这一决策不仅影响模型的性能，还关系到训练效率、资源消耗以及最终模型的泛化能力。本章将深入探讨在不同场景下，如何系统地评估和选择最适合特定任务的预训练模型。 3.3.1 任务类型与模型架构的匹配预训练模型的选择首先应与目标任务的类型紧密匹配。不同的任务对模型架构有不同的偏好。图像分类、目标检测、图像分割等视觉任务：卷积神经网络（CNN）是主流选择。例如，ResNet、VGG、Inception、EfficientNet等。