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4.3 层冻结 (Layer Freezing) 策略：冻结全部、部分、不冻结 4.3 层冻结 (Layer Freezing) 策略：冻结全部、部分、不冻结 在迁移学习和Fine-tuning的实践中，层冻结（Layer Freezing）是一种至关重要的策略。它决定了预训练模型中哪些部分的权重在微调过程中保持不变，哪些部分可以被更新。正确地应用层冻结策略，能够有效地平衡模型的泛化能力和在新任务上的适应性，避免过拟合，并加速训练过程。 会员。《4.3 层冻结 (Layer Freezing) 策略：冻结全部、部分、不冻结》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。

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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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