这个参数是不是传错了，讲不通啊
找不到关于fit_model资料，fine_tune是什么参数也不知道。fine_tune不就是个固定值吗？
fit_model 是一个自定义的函数名称，该函数可能是用于训练或者微调一个已经定义好的模型。不过目前只能看到该函数的部分代码，无法确定该函数的具体实现和功能。
fine_tune 参数表示微调调整的层数。在训练神经网络时，可以使用预训练模型来初始化网络参数，因为这些模型在更大的数据集上进行了训练，并且能够提取出一些通用特征。但是，有些时候预训练模型的特征提取部分可能并不适合当前的数据集，因此我们需要对预训练模型进行微调调整来适应当前的数据集。
微调调整通常涉及到将预训练模型的最后几层（或者更多层）设置为可训练的，并在新数据集上对其进行微调调整。其中，fine_tune 参数表示需要微调调整的层数，如果该值为 0，表示只训练新添加的层；如果该值为负数，表示微调调整所有层；如果该值为正数，表示从模型的顶部开始，微调调整指定层数。
例如，如果 fine_tune 参数设置为 10，表示将模型顶部的最后 10 层设置为可训练的，并在新的数据集上对其进行微调调整。
希望这个解答能够对你有所帮助！
- 这篇博客: 【深度学习与计算机视觉】12、迁移学习中的 1、模型微调（model fine-tune）[也叫再优化] 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
无法利用自己的小样本数据集去训练，肯定会过拟合，所以借用已有的模型在我们的数据集上做一个调优，但也可能会出现过拟合，因为已有的ImageNet网络能力太强了，新的数据效果没有那么好。
- 以下回答来自chatgpt:
回答：
很抱歉，根据您提供的信息，我无法确定fit_model和fine_tune指的是哪个机器学习库中的参数或函数。这两个词汇在不同的库或框架中可能有不同的含义。如果您能够提供更多的上下文或代码，或者确定是哪个库中的参数或函数，我可以帮您解答。此外，您可以查阅该库的官方文档或者开发人员社区，以获取相关的参数值或使用方法。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^