什么是微调？

微调是迁移学习的关键技术，核心是在大规模预训练模型基础上，用少量特定任务数据集进行额外训练，适配定制化需求，如同让“读万卷书”的通用模型通过“专业典籍”快速成为领域专家。
一、核心流程
1.选预训练模型：选择在ImageNet、COCO、WikiText等海量数据上训练的强模型（如YOLO、ResNet、BERT、GPT）。
2.调架构：替换模型最后一层（适配新任务输出，如将1000类输出改为10类）。
3.控权重：初始冻结底层通用特征层，用小学习率解冻训练（避免灾难性遗忘）。
4.新数据训练：用小规模特定数据集完成微调。
二、核心优势
•省资源：无需GPU集群，单消费级GPU几小时即可完成，大幅节省时间与算力。
•低数据需求：仅需几百/几千条样本，解决特定领域（医疗、工业缺陷检测）数据标注成本高的问题。
•高性能：以强预训练模型为基础，起点高、收敛快，性能天花板更高。
•善泛化：迁移预训练模型的通用特征能力，面对新数据更鲁棒。
三、典型示例
以YOLOv8微调实现苹果成熟度检测：下载COCO预训练的YOLOv8m模型→收集几千张果园苹果标注图（青苹果/红苹果）→修改检测头为2类输出→低学习率微调，快速获得高精度专业模型。
四、适用场景
适用于大多数专业化、定制化任务，仅当数据集极大且与预训练任务差异极小时，才考虑从零训练。
高效工具推荐
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