在第二个微调器的基础上填充第一个微调器

第一个微调器是指神经网络训练中的超参数微调器，用于调整模型的学习率、权重衰减等参数，以优化模型的性能和收敛速度。

第二个微调器是指深度学习中的迁移学习微调器，用于在已经训练好的模型基础上进行微调，以适应新的任务或数据集。

在第二个微调器的基础上填充第一个微调器，意味着在进行迁移学习微调的同时，还对模型的超参数进行微调，以进一步优化模型的性能。

这种方法可以在迁移学习的基础上，通过调整超参数来进一步提升模型的准确性和泛化能力。通过合理选择和调整超参数，可以使模型更好地适应不同的任务和数据集，提高模型的性能。

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