迁移学习（Transfer Learning）是深度学习中的一个重要概念，它允许我们利用已经训练好的模型来解决新的问题，而不需要从头开始训练。这种方法在资源有限或者数据量不足的情况下尤其有用。
迁移学习的优势
- 节省时间和资源：不需要为每个新任务收集大量数据。
- 提高性能：利用预训练模型，可以快速获得良好的性能。
- 泛化能力：通过迁移学习，模型可以在不同领域之间迁移知识。
迁移学习的基本原理
迁移学习的基本原理是将一个预训练模型在源域（source domain）上学习到的知识迁移到目标域（target domain）上。源域和目标域可以是不同的任务，也可以是相同的任务但数据集不同。
应用场景
迁移学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：利用预训练的图像识别模型来识别不同的物体。
- 自然语言处理：利用预训练的语言模型来处理文本数据。
- 推荐系统：利用预训练的推荐模型来推荐商品或服务。
深入了解
想要了解更多关于迁移学习的内容，可以参考本站的深度学习教程。
相关资源
- 《深度学习》书籍：这是一本关于深度学习的经典书籍，详细介绍了迁移学习的内容。
- TensorFlow迁移学习教程：TensorFlow官方提供的迁移学习教程。
迁移学习示例