python 深度学习 预

在Python中，深度学习是一种人工智能技术，利用神经网络模型对大量数据进行高级别的抽象处理，用于解决复杂的机器学习任务，如图像识别、自然语言处理等。预训练（Pre-training）是深度学习的一个重要环节：

1. **预训练模型**：像TensorFlow的BERT或PyTorch的GPT这样的大型模型，通常在大规模无标签数据上预先训练，学习到通用的语言或视觉特征。这些模型可以在特定任务之前就拥有很强的基础理解能力。

2. **微调（Fine-tuning）**：预训练模型在完成大规模基础学习后，会在下游任务的数据集上进行微调，调整其权重以适应新任务。这通常效率更高，因为大部分底层参数已经学到，只需要针对新任务进行少量调整即可。

3. **迁移学习（Transfer Learning）**：通过预训练模型，可以直接应用在相似任务上，减少了从头开始训练的时间和计算资源需求。

**相关问题--:**
1. 预训练模型如何帮助提升深度学习性能？
2. 在使用预训练模型时，如何选择合适的微调策略？
3. Python有哪些库（如Hugging Face Transformers）支持深度学习的预训练模型？