迁移学习：原理与实践教程

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域的一项关键技术，通过将已训练模型的知识迁移到新任务中，显著提升模型训练效率。以下是核心概念与实践步骤：

原理概述

• 核心思想：利用预训练模型（如ResNet、BERT）的特征提取能力，减少新任务从头训练的计算量
• 适用场景：数据量小、领域相关性高的任务（如图像分类、NLP文本处理）
• 优势：节省训练时间（可减少80%以上）、降低过拟合风险

实践流程

1. 选择预训练模型
   • 图像任务：CNN架构（如VGG、EfficientNet）
   • 文本任务：Transformer模型（如BERT、GPT）
   
2. 冻结底层参数
   • 保留预训练特征提取层，仅训练顶层分类器
3. 微调（Fine-tuning）
   • 在新任务数据集上继续训练模型
   • 可通过调整学习率实现更优效果

应用案例

• 计算机视觉：使用ImageNet预训练模型进行医学影像分析
• 自然语言处理：基于BERT的文本分类与情感分析
• 推荐系统：迁移用户行为特征到新场景

扩展学习

如需深入了解迁移学习的进阶技巧，可参考：
/深度学习/迁移学习_高级技巧

通过合理应用迁移学习，您可以在实际项目中实现更高效的模型开发。🌟