深度学习中的多头模型是什么？

到目前为止，我找到的唯一解释是这样的：每个模型都可以被认为是一个主干加上一个头，如果你预训练主干并加上一个随机头，你可以对其进行微调，这是一个好主意
请有人提供更详细的解释。

回答：

你找到的解释是准确的。根据你想要在数据上预测的内容，你需要一个合适的主干网络和一定数量的预测头。

例如，对于一个基本的分类网络，你可以将ResNet、AlexNet、VGGNet、Inception等视为主干，而全连接层则作为唯一的预测头。

一个需要多头的典型问题是定位问题，你不仅想要对图像中的内容进行分类，还想对物体进行定位（找出其边界框的坐标）。

下图展示了一般的架构

主干网络（“卷积和池化”）负责从图像中提取一个包含高级总结信息的特征图。每个头使用这个特征图作为输入来预测其所需的结果。

在训练过程中，你优化的损失通常是每个预测头的个别损失的加权和。