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转载 | 人工智能前沿讲习
预练模型是其他人为解决类似问题而创建的且已经训练好的模型。代替从头开始建立模型来解决类似的问题,我们可以使用在其他问题上训练过的模型作为起点。预训练的模型在相似的应用程序中可能不是100%准确的。
例如,如果你想构造一个汽车自动识别系统。你可以花费数年的时间从头开始构建一个不错的图像识别算法,也可以从Google建立基于ImageNet数据的初始模型(一种预先训练的模型)来识别这些图片中的图像。显然,基于预训练模型的方法更快、更省力。
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