微调是采用预先训练的神经网络并使其适应新的但相关的任务的过程。这通常涉及冻结较早的层 (其捕获一般特征) 的权重，并且仅训练较晚的层 (其学习特定于任务的模式)。
当新任务的可用数据有限时，微调尤其有用。通过利用预先训练的模型学到的知识，微调允许更快的收敛并提高性能。例如，在ImageNet上预先训练的模型可以针对特定任务 (如医学图像分类) 进行微调。
微调是迁移学习中的一种流行方法，其中在一个任务上训练的模型被重复用于类似的任务，从而节省时间和计算资源。
什么是激活函数？
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多智能体系统如何与强化学习相结合？
多智能体系统（MAS）与强化学习（RL）相结合，使多个智能体能够在共享环境中学习和做决策。在典型的强化学习设置中，单个智能体与环境进行交互，接收反馈，并相应地调整其行为以最大化累积奖励。相比之下，MAS由多个智能体组成，这些智能体不仅需要从