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。
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什么是可扩展的图像搜索？
可扩展的图像搜索指的是一种设计用来高效处理大量图像的图像搜索系统，同时在数据集增长时保持性能。这种类型的系统允许用户输入一张图像，并迅速从庞大的数据库中检索出视觉上相似的图像。可扩展的图像搜索结合了算法和数据结构技术，使得图像的快速索引、检
协同过滤矩阵是怎样的？
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