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预训练模型的意义？

预训练模型是一种深度学习体系结构，经过训练可以对大量数据执行特定任务（例如，识别图像中的分类问题）。这种培训不容易进行，通常需要大量资源。除了许多可以使用深度学习模型的人可以使用的资源之外，我没有大量的gpu。当我们谈论预训练模型时，通常指的是在Imagenet上训练的CNN（视觉相关任务体系结构）。Imagenet数据集包含1400多万张图像，其中120万张图像被分为1000个类别（约100万张图像包含边界框和注释）。

2培训前模型的定义

那么什么是培训前模型？这是一组重量值，在训练结束时效果很好，研究人员分享给其他人使用。我们可以在深度学习lib库中找到许多有权重的库，但是最简单的方法是直接从你选择的深度学习库中获取。

现在，以上是预培训模型的标准定义。您还可以找到预先训练的模型来执行其他任务，如目标检测或姿势估计。

此外，最近研究人员已经开始突破训练前模式的界限。在自然语言处理（使用文本的模型）的上下文中，我们已经使用嵌入层一段时间了。单词嵌入是一组数字的表示，其思想是相似的单词将以某种有用的方式表达出来。例如，我们可以希望“鹰”、“鹰”和“蓝鸦”的表达有一些相似之处，而在其他方面则有所不同。Word2vec是我最喜欢的关于嵌入层的论文之一，它起源于Geoffrey Hinton在20世纪80年代的论文。

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