DeepSeek迁移学习与预训练模型应用
迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。DeepSeek提供了丰富的预训练模型和迁移学习工具，帮助我们高效地完成新任务的训练。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行迁移学习，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。
1. 迁移学习的基本概念
迁移学习的核心思想是将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。常见的迁移学习场景包括：
- 特征提取：使用预训练模型提取特征，然后训练一个新的分类器。
- 微调（Fine-tuning）：在预训练模型的基础上，对新任务的数据进行微调。
DeepSeek提供了多种预训练模型，如ResNet、VGG、BERT等，支持图像、文本等多种数据类型的迁移学习。接下来，我们将通过代码示例详细讲解这些方法。
2. 使用预训练模型进行特征提取
特征提取是迁移学习中最简单的方法。我们可以使用预训练模型提取特征，然后训练一个新的分类器。以下是一个使用ResNet进行特征提取的示例：
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