在迁移学习中，通常会使用已经训练好的模型或者与训练的模型作为基础模型，然后针对新的任务或领域进行微调或者重新训练，以适应新的数据分布和任务需求。

卷积神经网络具有局部感知、参数共享和上采样等特点。

决策树模型的预剪枝的缺点是有欠拟合风险，可能放弃了一些后续可能提高泛化性能的划分。

针对业界成熟大模型，开展全方位验证测试，形成选型建议。基于统一汇聚样本，开展行业大模型训练验证，推进自主构建、训练调优、迭代优化，探索大模型建设模式。

以支撑种子模型训练调优为目标，明确需补充的样本类型、数量及样本格式。

当所有数据隶属的簇不再发生变化的时候可作为kmeans方法停止循环的指标。

模型集成是指将多个模型组合在一起，以产生更准确、更稳定的预测结果的技术。模型集成通常用于机器学习中，特别是在分类和回归任务中。

sigmoid函数的输出不是0均值，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入，随着网络的加深，会改变原始数据的分布趋势。

Softmax函数在多分类问题中的应用主要体现在将模型的输出转换为概率分布。对于给定的输入向量，softmax函数会计算每个类别的指数化得分，并通过归一化使得所有类别的得分之和为1，从而得到每个类别的概率。这些概率可以直接用于分类决策，如选择概率最大的类别作为预测结果。

特征值分解是一种常见且重要的线性代数运算，用于将一个矩阵分解为一组特征向量和对应的特征值。