Fine-Tuning
Fine-Tuning bezeichnet das nachträgliche Anpassen eines vortrainierten Modells an eine spezifische Aufgabe oder Domäne. Es reduziert Trainingsaufwand und Datenbedarf, ermöglicht bessere Spezialisierung und schnellere Iteration. Gleichzeitig erfordert es sorgfältige Datenvorbereitung, Regularisierung und Evaluation, um Überanpassung und Leistungsverlust zu vermeiden. Es ist zentral für moderne NLP- und Vision-Workflows.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
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Beziehungen
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