在训练深度学习模型时，什么时候应该使用预先训练好的权重？

在训练深度学习模型时，可以考虑使用预先训练好的权重在以下情况下：

1. 数据集较小：如果数据集较小，预训练的权重可以提供更好的初始参数，从而加快模型的收敛速度和提高性能。
2. 类似任务：如果目标任务与预训练模型的任务相似，例如在图像分类中，使用在大规模图像数据集上预训练的权重来初始化模型，然后进行微调，可以提高模型的泛化能力。
3. 资源限制：如果计算资源有限，预训练的权重可以作为一个良好的起点，避免从头开始训练模型所需的大量计算资源和时间。
4. 特征提取：在一些场景中，可以使用预训练的权重来提取图像、文本或音频等数据的特征，然后将这些特征用于其他任务，如目标检测、语义分割等。
5. 迁移学习：预训练的权重可以作为迁移学习的基础，通过在新任务上微调预训练模型，可以在较少的训练样本上获得较好的性能。

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