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文档摘要

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.②过拟合预训练任务：如果预训练模型过于拟合其原始任务，它可能无法很好地适应新的任务，尤其是在原始任务和新任务差异较大时。 ③需要大量计算资源：尽管迁移学习可以减少新任务上的训练数据需求，但预训练阶段通常需要大量的计算资源。 ④数据分布不一致：如果预训练数据和新任务数据的分布不一致，迁移学习的效果可能会受到影响。 ⑤模型调整难度：在迁移学习过程中，可能需要仔细调整模型架构或训练策略以适应新任务，这可能会增加模型开发的复杂性。 总之，迁移学习能显著提高模型性能，尤其是在以下情况下凸显其作用： ·预训练任务与新任务高度相关。 ·新任务的数据量有限。 ·预训练模型具有足够的容量来捕捉