机器学习2.3-不同数据集下使用微调

数据集2-数据量少，数据相似度低-在这种情况下，我们可以冻结预训练模型的初始层（比如k层），并再次训练剩余的（n-k）层。由于新数据集的相似度较低，因此根据新数据集对较高层进行重新训练具有重要意义。
数据集3-数据量大，数据相似度低-在这种情况下，由于我们有一个大的数据集，我们的神经网络训练将会很有效。但是，由于我们的数据与用于训练我们的预训练模型的数据相比有很大不同，使用预训练模型进行的预测不会有效。因此，最好根据你的数据从头开始训练神经网络（Training from scatch）。