2.2 微调策略详解

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2.2 微调策略详解第二章：模型微调的理论与实践 2.2 微调策略详解在深度学习模型蓬勃发展的今天，预训练模型已成为众多任务的基石。然而，直接将预训练模型应用于特定任务往往难以达到最佳效果。这时，微调 (Fine-tuning) 技术应运而生，它允许我们在预训练模型的基础上，针对特定任务的数据进行调整，使其更好地适应新任务的需求。模型微调的核心在于策略的选择，不同的微调策略会直接影响模型的性能和训练效率。本节将深入剖析各种主流的微调策略，助您在实践中游刃有余。 2.2.1 特征提取（Feature Extraction）策略与实践策略详解：特征提取是一种相对保守但高效的微调策略。