Multilayer Perceptron Tinh chỉnh (Fine-Tuned Multilayer Perceptron)

Một Multilayer Perceptron được tinh chỉnh (Fine-Tuned MLP) bắt đầu với các trọng số đã học được từ một tác vụ nguồn — hoặc một tập dữ liệu lớn đa mục đích — và tiếp tục huấn luyện trên một tập dữ liệu đích nhỏ hơn với tốc độ học (learning rate) giảm. Việc tái sử dụng các biểu diễn đã học trước này cho phép MLP hội tụ nhanh hơn và tổng quát hóa tốt hơn so với việc huấn luyện từ đầu, đặc biệt khi dữ liệu đích có nhãn khan hiếm.