预训练模型，微调，自然语言处理，计算机视觉，深度学习，迁移学习，模型压缩

1. 背景介绍

深度学习的蓬勃发展，为人工智能领域带来了革命性的变革。其中，预训练模型和微调策略作为深度学习的重要组成部分，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。预训练模型是指在大量未标记数据上进行训练，学习到通用特征表示的模型。微调则是将预训练模型应用于特定任务，通过在少量标记数据上进行微调，进一步提升模型性能。

传统的深度学习模型需要从头开始训练，需要大量的标记数据和计算资源。而预训练模型和微调策略可以有效解决这些问题。预训练模型已经学习到了大量的通用知识和特征，可以作为其他任务的起点，大大减少了训练时间和数据需求。微调策略可以将预训练模型应用于特定任务，提高模型的准确性和效率。

2. 核心概念与联系

2.1 预训练模型

预训练模型是指在大量未标记数据上进行训练，学习到通用特征表示的模型。这些模型通常在大型文本数据集或图像数据集上进行预训练，学习到语言结构、图像语义等方面的知识。

2.2 微调

微调是指将预训练模型应用于特定任务，通过在少量标记数据上进行微调，进一步提升模型性能。微调的过程通常