迁移学习（Transfer Learning）是深度学习中的一个重要概念，它允许我们利用在特定任务上预训练的模型来提高其他相关任务的性能。以下是一些关于迁移学习的要点：
什么是迁移学习？ 迁移学习指的是将一个任务在源域上学习到的知识迁移到另一个任务的目标域上。
迁移学习的优势：
- 节省计算资源：不需要从头开始训练一个完整的模型。
- 提高模型性能：利用预训练模型可以快速提高新任务的性能。
如何进行迁移学习？
- 选择合适的预训练模型。
- 对预训练模型进行微调（Fine-tuning）以适应新任务。
迁移学习的应用：
- 图像识别
- 自然语言处理
- 语音识别
预训练模型示例
- 更多资源：
希望这个指南对您有所帮助！