
[經] 微調;[電子] 細調
Here workers are fine tuning the different landscapes.
在這裡,工人們正在微調各種不同的景觀。
This can be useful for fine tuning queries and locking them down.
這在優化查詢和鎖定查詢時可能較為有用。
It included fine tuning to a number of its existing tools rather than focusing on new ones.
這一版本對一系列已有工具進行了微調而不是集中在新工具上。
A user or group can have more than one entry; this allows for further fine tuning of access.
一個用戶或組可以有多個條目;這樣就可以更精細地調整訪問權。
Of the three types of configuration, the fine tuning one takes the most effort to get right.
這三種配置中,微調配置需要付出最多精力以保證正确。
|fine turning/fine adjustment;[經]微調;[電子]細調
"fine-tuning"(微調)是機器學習領域的核心概念,指在預訓練模型基礎上進行針對性調整的技術。這一過程通過少量特定領域的數據訓練,使通用模型適應具體任務需求,既保留原有知識又提升新任務的表現。
在技術層面,微調的核心原理基于遷移學習。例如,Google Research團隊開發的BERT模型,通過在海量文本預訓練後,僅需微調最後一層即可適配文本分類或問答任務,顯著降低訓練成本。計算機視覺領域同樣適用此方法,如ResNet模型在ImageNet預訓練後,通過微調可快速應用于醫學影像分析。
該技術的優勢體現在三個維度:
微軟研究院2023年的實證研究表明,合理微調可使模型在新任務上的收斂速度加快4-7倍,同時保持原任務的85%以上性能。這種平衡通用性與專業性的特性,使其成為工業界部署AI模型的首選方案。
"Fine tuning"(微調)是一個多領域術語,其核心含義是通過細微調整優化性能或適應特定需求。以下是詳細解釋:
字面意義
指對設備、系統或參數進行精确調整,以達到最佳狀态。例如,機械裝置的精調諧()、樂器音準的校準()。
語言學擴展
在英語中,動詞形式為"fine-tune",表示“調整、優化”,如例句:"The engineer fine-tuned the engine for better performance."(, )。
在人工智能領域,fine-tuning特指遷移學習的一種方法,具體流程包括:
作用:提升模型在特定場景(如醫療文本分類)的表現,但可能降低其通用性()。
如需進一步了解技術細節,可參考來源:(圖像分類案例)、(大模型原理)。
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