迁移学习是机器学习领域的重要技术，通过复用已有模型的知识来加速新任务的学习过程。以下是核心内容概览：
💡 基本概念
迁移学习（Transfer Learning）指将预训练模型的参数或特征直接应用于新任务，减少从零训练所需的数据和时间。
🧠 关键思想：
- 利用源任务知识迁移至目标任务
- 通过微调（Fine-tuning）优化模型表现
- 支持小样本场景下的高效学习
🚀 典型应用场景
| 领域 | 应用案例 |
|---|---|
| 图像识别 | 使用ImageNet预训练模型迁移至医疗影像分析 |
| 自然语言处理 | 基于BERT等语言模型迁移至文本分类任务 |
| 目标检测 | 从通用物体检测模型迁移至特定场景识别 |
🧰 实现步骤
- 选择预训练模型
- 如ResNet、VGG、Transformer等（推荐查看/深度学习模型选择）
- 冻结部分层
model.freeze_layers(up_to_layer=5) # 示例代码 - 微调顶层参数
- 根据目标任务调整输出层
- 训练与评估
- 使用少量标注数据进行训练