预训练是指在大规模数据集上进行的一种机器学习方法,其中神经网络模型在特定任务之前,使用先前经过学习的知识来进行训练。
通常情况下,这些数据集包括大量的文本、图像或其它类型的数据。
预训练可以提高神经网络的性能,并减少需要进行特定任务时的训练数据量。
在自然语言处理和计算机视觉领域,预训练模型已成为最先进的算法,并取得了显著的成功。
例如,在自然语言处理中,BERT和GPT-3是目前最成功的预训练模型之一。
预训练是指在大规模数据集上进行的一种机器学习方法,其中神经网络模型在特定任务之前,使用先前经过学习的知识来进行训练。
通常情况下,这些数据集包括大量的文本、图像或其它类型的数据。
预训练可以提高神经网络的性能,并减少需要进行特定任务时的训练数据量。
在自然语言处理和计算机视觉领域,预训练模型已成为最先进的算法,并取得了显著的成功。
例如,在自然语言处理中,BERT和GPT-3是目前最成功的预训练模型之一。
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