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通过在大型数据集（如ImageNet用于图像，Wikipedia用于文本）上预训练的模型，我们可以在自己的任务上进行微调，从而用更少的数据和计算资源获得优异的性能。数据收集完成后，紧接着是数据清洗，这一步骤旨在去除数据集中的噪声、异常值、重复样本以及处理缺失值，例如对于图像中的损坏文件或文本中的乱码进行清理。训练集用于模型参数的学习，验证集用于在训练过程中调整超参数和监控模型表现，而测试集则用于最
