PyTorch 微调终极指南:第 1 部分 — 预训练模型及其配置

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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。

第一部分概述文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-644602.html

  • 简介 — 模型及其配置
  • 加载预训练模型
  • 修改模型头
  • 设置学习率、优化器和权重衰减
  • 选择损失函数

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