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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人工神经网络 (ann) 用于机器学习，通过模仿人脑的结构和功能来建模和解决问题。它们由相互连接的节点 (神经元) 层组成，这些节点通过加权连接处理输入数据。
在回归、分类和聚类等任务中应用了ANNs。例如，在图像识别中，他们从训练数据中
数据增强在深度学习中是如何使用的？
数据增强是一种用于深度学习的技术，通过对现有数据进行各种变换，人工扩展训练数据集的大小。这种方法有助于提高模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上表现得更好。通过创建同一数据点的多个变体，开发者可以训练出更强健的模型，减少过拟合的风险——即模
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