文档摘要

3.4 预训练模型与迁移学习 本节摘要：深度学习越练越深，账单也越摊越厚：标注数据稀缺昂贵，从零训练动辄数天数周，中小团队根本下不起场。预训练与迁移学习给出的解法是把"学通识"与"学专业"拆成两步——先在 ImageNet 这类数百万样本的大数据集或海量无标注文本上训出基础模型，再用少量数据微调到具体任务。 会员。《3.4 预训练模型与迁移学习》收录于灏天文库文集《零基础入门人工智能：概念、方向与应用全解析》，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/510-%E9%9B%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%A6%82%E5%BF%B5%E6%96%B9%E5%90%91%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%85%A8%E8%A7%A3%E6%9E%90

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