流量掘金系统包括在特定任务上使用预先训练好的模型，并将其学到的知识应用于不同但相关的任务。特征的基本思想是，通过预训练模型在大型数据集上学习到的特征可以推广并对其他任务有用，即使新任务具有不同的数据集。这个过程通常包括采用一个预先训练的模型，去除它的最后一层，并用新层代替它们。预训练模型的初始层以较小的学习率进行微调，以保留学习到的表示。它们有助于捕捉一般特征。然后使用特定于目标任务的新数据集
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