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| Name | Current message text |
|---|---|
| h English (en) | {| class="wikitable" |- ! Strategy !! Description !! When to use |- | '''Feature extraction''' || Freeze all pretrained layers; train only a new output head || Very small target dataset; source and target are closely related |- | '''{{Term|fine-tuning}} (full)''' || Unfreeze all layers and train end-to-end with a small {{Term|learning rate}} || Moderate target dataset; source and target differ meaningfully |- | '''Gradual unfreezing''' || Progressively unfreeze layers from top to bottom over training || Balances stability of lower features with adaptation of higher ones |} |
| h Spanish (es) | {| class="wikitable" |- ! Estrategia !! Descripción !! Cuándo usar |- | '''Extracción de características''' || Congelar todas las capas preentrenadas; entrenar solo una nueva cabeza de salida || Conjunto de datos objetivo muy pequeño; la fuente y el objetivo están estrechamente relacionados |- | '''{{Term|fine-tuning|Ajuste fino}} (completo)''' || Descongelar todas las capas y entrenar de extremo a extremo con una {{Term|learning rate|tasa de aprendizaje}} pequeña || Conjunto de datos objetivo moderado; la fuente y el objetivo difieren significativamente |- | '''Descongelado gradual''' || Descongelar progresivamente las capas de arriba abajo durante el entrenamiento || Equilibra la estabilidad de las características inferiores con la adaptación de las superiores |} |
| h Chinese (zh) | {| class="wikitable" |- ! 策略 !! 描述 !! 何时使用 |- | '''特征提取''' || 冻结所有预训练层；仅训练新的输出头 || 目标数据集非常小；源和目标密切相关 |- | '''{{Term|fine-tuning|微调}}（完全）''' || 解冻所有层，并以较小的{{Term|learning rate|学习率}}进行端到端训练 || 目标数据集中等；源和目标存在显著差异 |- | '''逐步解冻''' || 在训练过程中自上而下逐步解冻各层 || 平衡较低层特征的稳定性与较高层特征的适应性 |} |