1 研究目的 现在存在的问题是： 目前，尽管自监督预训练方法（如Masked Autoencoder）在迁移学习中取得了成功，但对于不同的下游任务，仍需要附加任务特定的子架构，这些特定于任务的子架构很复杂，需要在下游任务上从头开始训练，这使得大规模预训练的好处无法得到充分利用，制了预训练模型的通用性和效率。 为了解决这个问题，论文提出了： GLID预训练方法，该方法通过统一预训练和

做为一名菜鸟，我还是蛮成功的。    用Glid加载轮播图图片，我发现总会有一个边会是加载不出来的，可郁闷死我了。    之后子在网上找一个社区，http://bbs.csdn.net/topics/391915759 我靠完美解决我的问题。