“既然是子集，要不咱们直接用前两天刚跑完的那个五千分类的通用预训练模型，来预测一下这数据集？”
“看看现成的模型，在这五万张验证集上效果咋样。”
楚一航一听，直接竖起了大拇指。
“你小子真是个机灵鬼，其实我刚才也正有此意。”
“现成的大模型不用白不用，说干就干！”
郭长征也点头同意了这个提议。
“跑一次看看，正好摸摸这个比赛数据集的特征分布底细。”
这里需要给非专业人士解释一下。
为什么用训练了五千个类别的通用模型，可以直接去预测只有一千个类别的子数据集？
因为在深度学习中，用海量数据喂出来的模型“见多识广”。
它在底层网络中已经学会了提取通用的图像特征，比如轮廓、纹理、色彩组合。
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