University · Data Science · Deep Learning and Neural Networks
Transfer Learning and Fine-Tuning Pre-trained Models
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
A thorough treatment of how pre-trained deep learning models can be adapted to new tasks through feature extraction and fine-tuning, covering both computer vision and NLP paradigms.
Inhaltsübersicht
- The Rationale for Transfer Learning
- Transfer Learning Strategies: Feature Extraction vs. Fine-Tuning
- Pre-trained Language Models: BERT, GPT, and the Foundation Model Era
- Domain Adaptation, Multi-Task Learning, and Deployment
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