深度学习采用了layer-wise的训练机制 克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。
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在预训练的模型基础上,采用微调(fine-tune)的方法对少量的新样本训练往往比从头训练效果差,但训练的速度快;在预训练的模型进行微调时,一般预先对顶层的参数进行调整,这是因为与底层比较,顶层获得的特征是更通用的特征

