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Jan 07 2026

mob64ca1415bcee - 模型自適應迴歸遷移學習

預訓練模型蒸餾 在前面的課程中，大家瞭解了自然語言處理領域中一些經典的模型，比如BERT、ERNIE等，它們在NLP任務中的強大之處是毫無疑問的，但由於預訓練模型的參數較多，體積龐大，在部署時對設備的運算速度和內存大小以及能耗都有着極高的要求。但當我們處理實際的產業應用需求時，比如將深度學習模型部署到手機上時，就需要對模型進行壓縮，在不影響性能的前

機器學習 , 卷積 , paddlepaddle , NLP , 自然語言處理 , 模型自適應迴歸遷移學習 , 人工智能

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