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BERT模型，一种先进的自然语言处理技术，已广泛应用于文本分类任务中。本文旨在探讨如何优化机器学习项目，以利用BERT模型的高效性能。文章将介绍最新的研究进展和实用的技术策略，如数据预处理、特征工程、模型选择和调优等。通过这些方法，可以显著提高分类模型的准确性和可靠性。
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迁移学习是一种通过利用在大量数据上预训练的模型来加速新任务的学习过程的技术。在本篇文章中，我们将探讨如何使用预训练的ResNet模型来实现植物病害图像的分类。首先，我们将介绍ResNet模型的基本结构及其在图像识别任务中的应用。然后，我们将展示如何将预训练的ResNet模型应用于植物病害的图像分类任务中，并解释迁移学习在此过程中的作用。最后，我们将讨论迁移学习在实际应用中的一些挑战和限制，以及未来可能的发展方向。
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