第四章：Fine-tuning策略与实践

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第四章：Fine-tuning策略与实践第四章：Fine-tuning策略与实践 Fine-tuning是迁移学习的核心实践之一，它允许我们利用预训练模型强大的泛化能力，并将其适配到特定任务上，从而在数据量有限或训练资源受限的情况下取得优异性能。本章将深入探讨Fine-tuning的各种策略与实践技巧，帮助读者在实际项目中高效地应用这一技术。 4.1 Fine-tuning的常见模式：全模型微调、特征提取、层冻结 Fine-tuning并非单一操作，而是根据具体任务和可用资源，演变出多种模式。理解这些模式有助于我们选择最合适的策略。 4.1.1 全模型微调 (Full Fine-tuning) 全模型微调是指解冻预训练模型的所有层，并用新任务的数据对所有参数进行训练。