TensorFlow 模型微调与 Gemini 工具链
深入了解如何使用自定义数据集微调预训练模型 (Fine-tuning)，并将其与 Gemini 的工具调用能力结合，构建垂直领域的 AI 解决方案。
4 小时
深度学习
4.7
1. 为什么需要微调？
预训练模型（如 BERT 或 ResNet）虽然通用性强，但在特定领域（如医疗影像分析或法律文本分类）的表现可能不如人意。微调 (Fine-tuning) 让我们可以在预训练模型的基础上，用少量特定领域的数据进行再训练，从而获得更好的效果。
3. 训练过程
使用 TensorFlow Keras API，微调变得非常简单。
import tensorflow as tf
# 加载预训练模型
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(160, 160, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
base_model.trainable = False
# 添加自定义分类头
model = tf.keras.Sequential([
base_model,
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0001),
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 开始训练
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=validation_dataset)