自然語言學習17-遷移學習

遷移學習（Transfer Learning）用一句話概況就是把已經訓練好的模型遷移到類似任務中，幫助新模型的訓練。 傳統的神經網絡構建流程 遷移學習 主要分爲兩個步驟。 利用一些大型的公開數據集訓練出一個「通用」的 model 。這個階段稱爲 Pre-training 階段。 用到它們發佈的公開模型正對於我們的任務對模型進行微調（fine tuning）。這一階段也稱爲fine tuning階段

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