迁移学习是深度学习中的一个重要概念，它允许我们将在一个任务上学习到的知识应用到另一个相关但不同的任务上。以下是一些高级应用场景：
图像识别：在图像识别领域，迁移学习可以用来提高模型在特定领域的识别能力。例如，使用在ImageNet上预训练的VGG或ResNet模型来识别医学影像。
自然语言处理：在自然语言处理中，迁移学习可以用来提高模型在特定语言或领域的理解能力。例如，使用预训练的语言模型来生成特定领域的文本。
推荐系统：在推荐系统中，迁移学习可以帮助提高推荐系统的准确性和效率。例如，将一个在特定领域上表现良好的推荐模型迁移到另一个相关领域。
无人驾驶：在无人驾驶领域，迁移学习可以用来提高感知系统的准确性。例如，使用在公开数据集上预训练的卷积神经网络来识别道路上的物体。
医疗诊断：在医疗诊断中，迁移学习可以帮助提高诊断的准确性。例如，使用在公开数据集上预训练的模型来辅助诊断疾病。
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迁移学习应用
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