预训练模型的迁移学习

预训练模型的迁移学习是一种深度学习中的常用策略，它涉及到在大规模数据集上预先训练好的模型，然后应用到其他相关但规模较小的任务中，以提高新任务的学习效率和性能。这种方法的核心思想是利用已有的知识来解决新问题，因为预训练模型通常已经在大量数据上学会了通用的特征表示。

1. **预训练模型的优势**：预训练模型通过无监督学习，比如语言模型（如BERT、GPT）或图像模型（如ResNet、VGG），已经在大量的未标记数据上进行了自我训练，获得了丰富的上下文理解能力或视觉特征。

2. **迁移过程**：在迁移学习中，模型的前几层（称为特征提取器）被冻结，只调整或添加最后几层（分类器或适应特定任务的模块），以适应新任务的输出需求。

3. **微调**：模型可以通过监督学习的方式，在目标任务的数据集上进行微调，以便更好地适应新的输入和标签。