机器学习的支柱：理解深度学习模型的基础

在机器学习的背景下，主干是一个预先训练的神经网络，作为构建更复杂模型的基础。主干网络通常是卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN)，它在大型数据集上进行训练，以学习可用作其他模型起点的一般特征。

使用主干网络背后的想法是利用预训练模型已经学到的知识和能力，而不是从头开始训练新模型。这可以节省时间和计算资源，并且还可以带来更好的性能，因为主干网已经学会了识别数据中的某些特征和模式。深度学习中使用的主干网的一些常见示例包括：ResNet（残差网络）：一种常用作图像分类任务主干的 CNN。
* VGG（视觉几何组）：另一种常用作图像分类任务主干的 CNN。
* Inception Networks：一种 CNN旨在捕获多尺度特征，通常用作计算机视觉任务的主干。
* LSTM（长短期记忆）：一种 RNN，通常用作顺序数据的主干，例如语音或文本。一旦主干网经过训练，就可以通过在主干网顶部添加额外的层或调整现有层的权重和偏差来针对特定任务进行微调。这个过程允许模型适应新任务，同时仍然利用骨干网学到的知识和能力。