微调机器学习模型的指南

微调是机器学习中的一种重要技术，它通过对预训练模型进行小幅调整，以适应新任务，提高模型效率和准确性。本文介绍了微调的基本原理和实施步骤，包括选择预训练模型、调整模型参数和训练过程，并通过 BERT 模型的实例演示了如何在文本分类任务中应用微调。

微调 (2) 预训练模型 (2) 机器学习 (7) 文本分类 (1) BERT (2) 数据集 (2)
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