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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开源项目如何衡量成功？
开源项目通过各种指标来衡量成功，这些指标突显了社区参与、代码质量和用户采用情况。主要指标之一是积极参与项目的贡献者数量。这不仅包括核心开发者，还包括任何提交错误报告、功能请求或拉取请求的人。一个活跃的社区通常是项目有用并为用户提供价值的良好