片段中的微调器

是指在机器学习模型中用于微调参数的一种技术。微调器通常用于在已经训练好的模型上进行进一步的训练，以使模型能够更好地适应特定的任务或数据集。

微调器的分类：

1. 基于梯度的微调器：通过计算损失函数关于模型参数的梯度来更新参数。常见的基于梯度的微调器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。

微调器的优势：

1. 提升模型性能：微调器可以通过调整模型参数来提升模型的性能，使其更好地适应特定的任务或数据集。
2. 加速训练过程：由于微调器只更新部分参数，相比于从头开始训练模型，微调可以节省训练时间。

微调器的应用场景：

1. 迁移学习：微调器常用于迁移学习中，通过在一个领域训练好的模型上微调参数，使其适应另一个相关领域的任务。
2. 目标检测：在目标检测任务中，可以使用微调器来调整预训练的模型，以适应不同的目标类别或场景。

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