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PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置

编程入门行业动态更新时间:2024-10-15 04:23:00

PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练<a href=https://www.elefans.com/category/jswz/34/1771358.html style= 模型及其配置"/>

PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置

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

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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PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置

本文发布于:2024-02-06 20:18:30，感谢您对本站的认可！

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