Transfer Learning（迁移学习）是一种机器学习技术，它允许我们将一个任务学习到的知识迁移到另一个相关任务中。这种方法在深度学习中尤其重要，因为它可以显著减少训练时间，并提高模型性能。
基本概念
- 源域（Source Domain）：原始数据集，用于训练模型。
- 目标域（Target Domain）：需要模型进行预测的新数据集。
- 特征提取器（Feature Extractor）：从数据中提取有用特征的模型部分。
迁移学习的工作原理
- 预训练模型：首先在大型数据集上训练一个模型，使其成为一个强大的特征提取器。
- 微调：将预训练模型应用于新的任务，并对其最后一层进行微调。
优势
- 减少数据需求：不需要大量数据来训练模型。
- 提高性能：利用预训练模型的知识，提高新任务的性能。
- 节省时间：减少训练时间。
示例
假设我们有一个预训练的图像分类模型，它可以识别各种物体。现在，我们想要使用这个模型来识别动物种类。我们可以将预训练模型的最后一层替换为新的分类器，专门用于动物种类的识别。
更多信息
想要了解更多关于迁移学习的信息，请访问本站迁移学习教程。