迁移学习SwinTransformer预训练模型

引用内容提到了Switch Transformer模型，该模型在多项推理和知识任务中带来了显著性能提升，并且不仅对预训练有用，还可以通过微调将质量改进迁移至下游任务中。Switch Transformer采用了简化的MoE（Mixture of Experts）路由算法，设计了直观的改进模型，降低了通信成本和计算成本，并且通过使用低精度（bfloat16）进行训练提高了训练的稳定性。

关于SwinTransformer预训练模型的迁移学习，目前没有明确的引用内容提到。需要进一步查询相关文献或资料来获取更多关于SwinTransformer预训练模型的信息。