术语解释 这种方法能够充分利用预训练模型在大型数据集上学到的通用特征和知识,从而加速在新任务上的训练过程,并通常能够取得较好的性能表现。迭代轮次是指模型训练过程中模型学习数据集的次数,可理解为学习几遍数据,可依据需求进行调整。批处理大小是指在模型训练过程中,每次处理的数据样本的数量,可理解为模型每看多少数据即更新一次模型参数,在选择批处理大小时需要综合考虑各种因素。学习率是指更新模型参数的系数,它决定了在每次迭代中,模型参数应该沿着梯度下降的方向更新多少,需要根据具体情况来仔细选择和调整学习率。