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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n-grams是什么，它们在自然语言处理（NLP）中是如何使用的？
通过优化模型培训，减少资源消耗和采用环保实践，可以使NLP更具可持续性。诸如模型修剪，知识提炼和量化之类的技术可以减少模型的大小和计算要求，而不会显着降低性能。还正在开发稀疏转换器和有效的注意力机制，以更有效地资源处理长序列。
在较小的数
语音识别技术的应用有哪些？
语音识别系统通过语言模型、声学模型和设计用于多语言输入的用户界面的组合来处理多种语言。每种语言都有自己的特定特征，例如语音，词汇和语法，这些系统必须考虑。语音识别系统通常包括语言模型，该语言模型理解哪些单词和短语可能出现在给定的上下文内。例
图数据库如何应用于社交网络分析？
知识图中的图聚类是指根据图中的相似节点 (或实体) 的连接和关系将它们分组在一起的过程。知识图是信息的结构化表示，其中实体 (如人、地点或概念) 被表示为节点，并且它们之间的关系被表示为边。聚类有助于识别较大图中的子结构或社区，从而更容易分