本文深入探讨了深度学习预训练模型的发展，从转移学习和自监督学习的基础概念，到Transformer和预训练模型的代表性成果。文章涵盖了模型架构优化、多来源数据的利用，以及计算效率提升的策略。此外，还讨论了预训练模型的知识表示、鲁棒性、结构稀疏性，并展望了未来的研究方向，包括架构创新、多语言和多模态预训练、计算效率优化和理论基础的深化。
前言：如何在有限数据下训练高效的深度学习模型？
利用深度学习自动学习特征已经逐步取代了人工构建特征和统计方法。但其中一个关键问题是需要大量的数据，否则会因为参数过多过拟合。
以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
