用于圖像分類的預(yù)訓(xùn)練模型的挑戰(zhàn) 適應(yīng)性:微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型以適應(yīng)特定任務(wù)可能很復(fù)雜。并非所有模型都能很好地適應(yīng)所有任務(wù),有時需要進(jìn)行大量調(diào)整才能實現(xiàn)最佳性能。 過擬合:存在過度擬合的風(fēng)險,尤其是在對小型數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)時。該模型可能學(xué)會了在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好,但無法推廣到新的、看不見的數(shù)據(jù),從而降低了其有效性。 復(fù)雜性:一些預(yù)先訓(xùn)練的模型具有復(fù)雜的架構(gòu),難以實現(xiàn)和修改。