迁移学习预训练数学模型

迁移学习在数学模型中是指利用已经在大规模数据集上预训练好的通用模型，将其应用于特定领域的数学问题上。这种方法特别适用于那些数据量较小、标注困难但任务相似的情况。例如，可以先使用像BERT这样的语言模型在海量文本数据上预训练，然后在其基础上微调，用于解决数学公式识别、数学问题求解等数学领域的问题。这种迁移有助于模型捕捉到跨领域的模式，并能更快地适应新任务，提高性能。