预训练模型是一种机器学习 (ML) 模型,已在大型数据集上进行过训练,并且可以针对特定任务进行微调。预训练模型通常用作开发 ML 模型的起点,它们提供了一组初始权重和偏差,可以针对特定任务进行微调。
使用预训练模型有几个优点,包括能够利用他人的知识和经验、节省时间和资源以及提高模型性能。预训练模型通常在大型、多样化的数据集上进行训练,并经过训练可以识别各种模式和特征。因此,它们可以为微调提供坚实的基础,并可以显着提高模型的性能。
预训练模型有多种形式,例如语言模型、对象检测模型和图片分类模型。卷积神经网络经常用作图像分类模型的基础,这些模型经过训练可将图像分类为预定类别 (CNN) 。
CNN 或基于区域的卷积神经网络经常用作对象识别模型的基础,用于识别和分类照片或视频中的项目 (R-CNN) 。循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 经常用作语言模型的基础,经过训练来预测序列中的下一个单词。
总体而言,预训练模型是 ML 中的有用工具,可以用作开发 ML 模型的起点。它们提供了一组初始权重和偏差,可以针对特定任务进行微调,并且可以显着提高模型的性能。