迁移学习（Transfer Learning）是深度学习领域的一个重要分支，它允许我们利用已经训练好的模型来解决新的问题。这种技术特别适用于那些数据量有限的任务。
基本概念
迁移学习的基本思想是将一个预训练模型（通常是在大型数据集上训练的）的部分或全部迁移到新的任务上。这样做可以大大减少对新数据集进行从头训练所需的时间和资源。
实践步骤
- 选择预训练模型：首先，你需要选择一个合适的预训练模型。常见的预训练模型有VGG、ResNet、Inception等。
- 数据预处理：将你的新数据集进行预处理，使其与预训练模型的数据格式一致。
- 模型迁移：将预训练模型的某些层（通常是特征提取层）固定，然后在新数据集上继续训练，以适应新的任务。
- 评估与优化：评估迁移学习模型在新的任务上的表现，并根据需要进行优化。
图像示例
迁移学习在图像识别任务中尤其有用。以下是一个使用迁移学习进行图像识别的示例。
更多信息
如果你想要深入了解迁移学习，可以参考我们站内的深度学习教程。
总结
迁移学习是一种高效且实用的深度学习技术，可以帮助我们快速解决新问题。希望这篇教程能帮助你入门迁移学习。