What role does the base model play when creating a new model with a pre-trained base in TensorFlow?

Đáp án đúng: "It acts as a feature extractor for the new model". Trong transfer learning (học chuyển giao), ta nạp một mạng đã huấn luyện trên tập lớn như ImageNet, thường với include_top=False để bỏ phần phân loại cũ, đặt trainable=False để giữ nguyên trọng số, rồi để các lớp tích chập của nó biến ảnh thành bản đồ đặc trưng; các lớp mới thêm phía sau như GlobalAveragePooling2D và Dense sẽ học phân loại cho bài toán mới từ các đặc trưng đó. "It serves as the output layer of the new model" sai vì mô hình nền nằm ở phần đầu, còn lớp đầu ra là lớp Dense mới thêm vào. "It replaces the need for custom layers in the new model" sai vì vẫn phải thêm lớp tuỳ biến để khớp số lớp của bài toán mới. "It initializes the weights of the entire new model" sai vì mô hình nền chỉ cung cấp trọng số cho phần của nó, các lớp mới vẫn được khởi tạo ngẫu nhiên và học từ đầu.