PyTorch的模型微调是指在一个预训练的模型的基础上,通过对新数据集进行少量的训练来调整模型的参数,以适应新数据集的特定任务。通常情况下,我们会使用一个在大规模数据集上预训练好的模型作为初始模型,然后针对自己的数据集进行微调,从而使模型更好地适应新任务。这种方法通常能够加速训练过程,提高模型的性能。
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