#迁移学习

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在cats_vs_dogs数据集上微调的图像分类模型。采用Vision Transformer架构，在评估集上实现98.83%的准确率。模型可用于宠物识别、动物摄影分类等猫狗图像分类任务。开发者可以方便地将其集成到各种应用中，实现高效的猫狗识别功能。

t5-v1_1-small作为Google T5模型的升级版，引入了GEGLU激活函数并在预训练阶段移除了dropout。模型在C4数据集上完成预训练，需要针对特定任务进行微调。其统一的文本到文本框架使其能够处理包括摘要、问答和文本分类在内的多种NLP任务，为迁移学习研究提供了新的可能性。

KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调，以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等，扩展数据集超过12GB，并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中，该模型的情感分类准确率达到96.3%。

此项目展示了一个经过日本CC-100和维基百科数据集训练的日语RoBERTa模型，专注于掩码语言建模。该模型在12层768隐藏单元的架构中实现了良好的语义预测能力，适合自然语言处理应用，且支持自定义位置编码。

GPT2-small-spanish是一个基于GPT-2 small架构的西班牙语语言模型，通过在西班牙语维基百科数据集上进行迁移学习和微调而成。该模型耗时70小时训练完成，支持文本生成等自然语言处理任务。模型由Datificate团队基于Pierre Guillou的GPorTuguese-2项目开发，在庆熙大学IAI实验室完成训练。作为开源项目，该模型为西班牙语NLP应用提供了重要的基础支持。

MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法，在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型，适用于印度语言的多种NLP任务，并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。