迁移学习是深度学习领域的重要分支，通过将已训练模型的知识迁移到新任务中，显著提升学习效率。以下是关键要点：
核心概念
- 定义：利用预训练模型（如ImageNet的CNN）作为特征提取器，减少新任务的训练数据需求
- 优势：
- 节省计算资源 📈
- 提高小样本学习效果 📉
- 加速模型收敛速度 ⏱️
- 应用场景：
- 图像分类（如
迁移学习_图像识别） - 自然语言处理（如
迁移学习_文本生成） - 医疗影像分析（如
迁移学习_医学应用）
- 图像分类（如
实践指南
- 选择合适预训练模型（如ResNet、BERT）
- 冻结底层参数，微调顶层（如
迁移学习_模型结构） - 使用迁移学习框架（如PyTorch的
torchvision.models）