微调（Fine-Tuning）作为深度学习中一种重要的迁移学习技术，通过利用预训练模型的知识，有效解决了数据稀缺和任务特定性强的问题。通过合理的实践和应用，我们可以充分发挥Fine-Tuning的优势，提升模型在目标任务上的性能。随着深度学习技术的不断发展，Fine-Tuning技术也将不断进步和完善，为人工智能领域的发展提供更多帮助和支持。Fine-Tuning技术在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域得到了广泛应用。例如，在NLP领域，BERT、GPT等预训练模型通过微调技术在文本分类、情感分析、问答系统等多个任务上取得了突破性进展。在计算机视觉领域，预训练的深度卷积神经网络（CNN），如ResNet、VGG等，通过微调可以快速适应图像分类、物体检测、人脸识别等任务。