微调(fine-tuning)和泛化(generalization)

2024-05-13 19:44

本文主要是介绍微调(fine-tuning)和泛化(generalization),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

主要讨论两个主要方面:微调(fine-tuning)和泛化(generalization)。

文章目录

  • 微调 Fine-tune
  • 泛化 Generalization

微调 Fine-tune

对于微调:选择合理的步骤(也就是迭代轮数或称为epochs),以获得良好的下游任务性能,但同时避免过拟合。微调是指在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上,针对特定任务领域的数据进行调整(微调)以提高性能。在选择微调步骤时,需要考虑到数据集本身的特点,以确保在不过拟合的情况下获得良好的性能。

泛化 Generalization

对于泛化:可以采用模型集成技术,例如 WISE-FT 来平衡微调模型和预训练模型之间的权重。泛化能力指的是模型在未见过的数据上表现良好的能力。模型集成通过组合多个不同的模型来提高整体性能,WISE-FT 是其中一种模型集成技术。它可以平衡微调后的模型和预训练模型之间的权重,从而提高模型的泛化能力。

OWL-V2 是目前最强大的开放集对象检测(OVD)模型之一,它也使用了这种模型集成技巧。这意味着即使是在最强大的模型中,也可以通过模型集成来进一步提高性能和泛化能力。

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