迁移学习（Transfer Learning）

迁移学习（Transfer Learning）是指将某一任务中训练好的模型的知识和特征，应用于另一个相关任务，从而高效完成学习的方法。 通常情况下，机器学习模型需要大量数据，而迁移学习能够在数据匮乏的领域也构建出高精度的模型。 典型案例包括：在图像识别中，利用在大规模通用图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型权重，将其应用于医学影像诊断或特定目标检测任务。 迁移学习的主要优势： - 缩短训练时间：可复用初始阶段的特征提取结果，降低训练成本 - 少量数据也能实现高精度：即使新任务的数据较少，也能有效学习 - 利用通用特征：初始训练中习得的通用特征在新任务中同样有效 迁移学习的常见方法包括： - 微调（Fine-tuning）：针对新任务对预训练模型的部分或全部权重进行微调 - 用作特征提取器：将预训练模型中间层的输出作为特征输入到新模型中 - 领域自适应（Domain Adaptation）：在不同但相关领域之间进行知识迁移 迁移学习在医疗、语音识别、自然语言处理、图像处理等众多领域得到广泛应用，是AI实用化和普及的不可或缺的技术。