深度学习领域中，迁移学习是一种重要的技术，它允许我们利用在大型数据集上预训练的模型来解决新的问题，尤其是在数据量有限的情况下。以下是关于迁移学习的一些基础概念和资源。
什么是迁移学习？
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它允许我们将从一个任务学到的知识应用到另一个相关任务中。通常，我们使用预训练的模型作为起点，这些模型在大量数据上进行了训练，以学习通用特征。
迁移学习的优势
- 节省数据：不需要为每个新任务收集大量的数据。
- 节省计算资源：预训练模型已经完成了复杂的训练过程。
- 提高性能：利用在大型数据集上预训练的模型可以显著提高新任务的性能。
常见的迁移学习框架
- VGGNet
- ResNet
- Inception
- MobileNet
在线资源
想要了解更多关于迁移学习的信息，以下是一些推荐的学习资源：
VGGNet Architecture
ResNet Architecture
Inception Architecture
MobileNet Architecture