作者：禪與計算機程序設計藝術

1. 前言

模型微調（fine-tuning）是一種遷移學習方法，在不修改網絡結構、直接對其最后幾層的參數進行微調的同時，保留原網絡前面的層參數不變，達到提升模型性能的目的。因此，模型微調非常適用于現有任務的相關領域、數據集相似等條件下，可以顯著提高模型的精度和效果。
最近，深度學習領域大量涌現了諸如ResNet、VGG、DenseNet等一系列高效且實用的模型結構，使得模型的搭建更加簡單便捷。但是，當需要對已有模型進行微調時，有很多因素會影響模型的最終效果，比如模型大小、訓練時間、預訓練模型、優化策略、權重初始化等。為了使模型微調更有效率、更容易上手，降低門檻，我們需要了解這些原理和方法。本文將通過簡要介紹各個模型微調的主要方法、關鍵配置及相關參數的意義，幫助讀者快速理解模型微調的流程和方法。

2.基本概念術語說明

首先，我們先熟悉一些模型微調的基本術語和概念。

（1）遷移學習（Transfer learning）

遷移學習是機器學習的一個分支，它旨在利用從一個任務中學到的知識來幫助另一個相關但又不同的任務。遷移學習最早起源于神經網絡中的“再訓”（finetuning），即利用預訓練的神經網絡模型進行某項特定任務后，再利用該模型的輸出作為特征輸入到其他任務的網絡中進行訓練。遷移學習運用了兩個重要的假設：

• 第一個假設就是源域和目標域的數據分布差異很小。換言之，同一個任務在不同數據集上的表現不會太大差別；
• 第二個假設就是源域和目標域具有相似的數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【技术应用】模型微调：如何利用深度学习框架进行模型微调？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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