PyTorch的模型微調是指在一個預訓練的模型的基礎上,通過對新數據集進行少量的訓練來調整模型的參數,以適應新數據集的特定任務。通常情況下,我們會使用一個在大規模數據集上預訓練好的模型作為初始模型,然后針對自己的數據集進行微調,從而使模型更好地適應新任務。這種方法通常能夠加速訓練過程,提高模型的性能。
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