<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>预训练模型 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 预训练模型 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>迁移学习实战：预训练模型、特征提取与微调全流程</title><link>https://plumephp.com/ml-transfer-learning/</link><pubDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/ml-transfer-learning/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;从零训练一个图像分类/文本模型要几千万样本和大量 GPU，而现实中你的数据可能只有几千条。**迁移学习（Transfer Learning）**把「别人在大数据上学到的通用表示」拿过来，用你的小数据做适配——这是 CV 与 NLP 的默认起手式。本文讲清：什么是迁移学习、预训练模型从哪来、冻结与微调的取舍、以及一套可复用的 PyTorch 微调流水线。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>