部分微调（Partial Fine-Tuning）是一种在深度学习中使用的策略，它只对预训练模型的部分层进行调整或重新训练。这种方法相比全面微调（Full Fine-Tuning），可以显著减少计算资源和存储成本，并且降低过拟合的风险。
具体来说，部分微调通常只更新模型的最后几层或与特定任务相关的层，而其他参数保持冻结。这种策略不仅提高了训练速度，还利用了预训练模型捕获的知识，同时平衡了全面微调需要调整所有层的复杂性和部分微调所需的计算效率。
此外，部分微调还可以作为模型组合（Model Soups）的新维度，通过较少的调整参数来提高模型性能和泛化能力。例如，在视觉转换器架构上验证的部分微调策略表明，某些手动定义的部分微调策略能够有效提升模型的表现
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