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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。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-637874.html
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