正则化在神经网络中是如何工作的?

正则化在神经网络中是如何工作的?

预训练的神经网络库提供现成的模型,节省时间和计算资源。示例包括TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Face Transformers。这些库提供了用于NLP的BERT或用于图像识别的ResNet等模型。

预训练模型有利于迁移学习,其中通用模型针对特定任务进行微调。例如,使用MobileNet进行移动友好的图像分类可以减少训练所需的数据和时间。

这些库还确保社区驱动的更新以及与流行框架的兼容性。他们的模块化设计允许开发人员快速试验、部署和迭代,而无需从头开始。

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