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Name	Current message text
^h English (en)	ImageNet-pretrained convolutional networks (ResNet, EfficientNet, ViT) serve as standard backbones. Lower layers learn universal features such as edges and textures, while higher layers learn task-specific patterns. {{Term\|fine-tuning}} an ImageNet model on a medical imaging dataset with only a few thousand images routinely outperforms training from scratch.
^h Spanish (es)	Las redes convolucionales preentrenadas en ImageNet (ResNet, EfficientNet, ViT) sirven como redes troncales estándar. Las capas inferiores aprenden características universales como bordes y texturas, mientras que las capas superiores aprenden patrones específicos de la tarea. El {{Term\|fine-tuning\|ajuste fino}} de un modelo de ImageNet sobre un conjunto de datos de imágenes médicas con solo unos pocos miles de imágenes supera de forma rutinaria al entrenamiento desde cero.
^h Chinese (zh)	在 ImageNet 上预训练的卷积网络（ResNet、EfficientNet、ViT）可作为标准骨干网络。较低层学习边缘和纹理等通用特征，而较高层则学习特定于任务的模式。在仅有数千张图像的医学影像数据集上对 ImageNet 模型进行{{Term\|fine-tuning\|微调}}，通常优于从零开始训练。