fine-tuning是否需要冻结原有层

在进行fine-tuning时，是否需要冻结原有层取决于具体情况。如果你有一个预训练的模型并希望将其用于一个新的任务，那么通常情况下，你需要冻结前面的层，并只对最后几层进行fine-tuning。这是因为预训练模型的前几层通常用于提取通用特征，而最后几层则更专门地处理任务特定的特征。

然而，如果你的训练数据与预训练模型的数据相似，那么你可能不需要冻结任何层。在这种情况下，你可以使用更小的学习率，并尝试对整个模型进行fine-tuning。

总之，冻结原有层与否取决于你的数据和任务。在实践中，你可能需要尝试不同的策略来找到最适合你的情况的方法。