事前トレーニング済みモデルとトレーニングするデータセットの重みには一定の違いがあり、トレーニングする必要のあるデータセットは大小があるため、モデルを微調整して異なる学習率を設定することがより重要です。以下は主に4つのケースに分けられます。議論してください、間違いや欠点を修正してください。
（1）訓練されるデータセットが小さく、事前訓練されたモデルのデータセットとの類似性が高い場合。たとえば、トレーニングデータセットのデータが事前トレーニング済みモデルに存在する場合、モデルを再トレーニングする必要はなく、最後の出力レイヤーのみを変更する必要があります。
（2）トレーニングされるデータセットが小さく、事前トレーニング済みモデルのデータセットとの類似性が小さい場合。モデルの最初のkレイヤーをフリーズして、モデルの後ろのnkレイヤーを再作成できます。モデルの上位kレイヤーをフリーズして、小さいデータセットを補正します。
（3）訓練されるデータセットが大きく、事前訓練されたモデルのデータセットとの類似性が大きい場合。事前トレーニング済みモデルの使用は非常に効果的で、モデル構造を変更せずに初期の重みを変更せず、モデルを再トレーニングします
（4）トレーニング対象のデータセットが大きく、事前トレーニング済みモデルデータセットとの類似性が小さい場合。事前トレーニング済みモデルを使用してもあまり効果はありません。事前トレーニング済みモデルを使用するかどうかにかかわらず、再トレーニングできます。
