PyTorch 微调终极指南:第 2 部分 — 提高模型准确性

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一、说明

        如今,在训练深度学习模型时,通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型,我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务,从而节省宝贵的时间和计算资源。本文分为四个部分,侧重于微调模型的不同方面。

        本文是微调 Pytorch 模型系列的第二部分,第二部分将探讨各种技术,以提高微调模型的准确性。

概述文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-637874.html

  • 介绍
  • 数据特定技术
  • 使用超参数以获得最佳性能

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