模型微调策略：从预训练到下游任务的迁移学习

1. 背景介绍

1.1 传统机器学习的局限性

传统的机器学习方法在许多任务上取得了显著的成功，但它们通常需要大量的标注数据来训练模型。对于许多实际应用场景，获取大量标注数据是非常困难和昂贵的。此外，传统机器学习方法通常在特定任务上进行训练，难以泛化到其他任务。

1.2 迁移学习的崛起

为了克服这些局限性，研究人员开始探索迁移学习方法。迁移学习的核心思想是利用在一个任务上学到的知识来帮助解决另一个任务。通过这种方式，迁移学习可以显著减少标注数据的需求，并提高模型在不同任务上的泛化能力。

1.3 预训练与微调

预训练和微调是迁移学习的两个关键步骤。预训练阶段，模型在一个大型数据集上进行训练，学习到通用的特征表示。微调阶段，模型在目标任务的数据集上进行训练，学习到任务相关的知识。本文将详细介绍模型微调策略，从预训练到下游任务的迁移学习。

2. 核心概念与联系

2.1 预训练

预训练是迁移学习的第一步，模型在一个大型数据集上进行训练，学习到通用的特征表示。预训练的目的是让模型学会从数据中提取有用的信息，为后续的微调任务打下基础。

2.2 微调

微调是迁移学习的第二步，模型在目标任务的数据集上进行训练，学习到任务相关的知识。微调的目的是让模型能够在新任务上取得更好的性能。

2.3 迁移学习

迁移学习是一种机器学习方法，它利用在一个任务上学到的知识来帮助解决另一个任务。迁移学习包括预训练和微调两个阶段。