TensorFlow迁移学习教程 🧠🚀

迁移学习是机器学习领域的重要技术，通过复用预训练模型的知识来加速新任务的学习过程。以下为TensorFlow迁移学习的核心内容：

1. 基本概念

迁移学习的核心思想是将一个领域（源域）学到的知识迁移到另一个领域（目标域）。例如：

• 使用ImageNet预训练的CNN模型，迁移至医疗影像分类任务
• 用自然语言处理模型迁移至情感分析场景

2. 典型应用场景

• 图像识别：通过预训练模型（如MobileNet）迁移至自定义数据集
• 自然语言处理：利用BERT等模型迁移至文本分类任务
• 目标检测：使用预训练的YOLO或SSD模型迁移至特定场景

3. 实现步骤概览

1. 加载预训练模型（如tf.keras.applications.MobileNetV2）
2. 冻结底层参数，仅训练顶层
3. 替换输出层以适配新任务
4. 使用迁移学习框架（如tf.keras.models.load_model）

4. 进阶学习建议

• 深入理解迁移学习的数学原理：点击此处查看详细解析
• 探索不同预训练模型的适用场景：前往TensorFlow模型库页面
• 实践迁移学习在NLP中的应用：参考文本分类案例

📌 注意：实际应用中需根据数据集特性选择合适的迁移策略，建议结合官方文档进行验证。