迁移学习（Transfer Learning）详解

🧩 通过复用预训练模型的知识，迁移学习已成为提升AI效率的核心技术。以下是关键内容：

📌 核心概念

迁移学习的核心是将一个任务（源任务）中学到的知识迁移到另一个相关任务（目标任务），减少数据与计算成本。

• 应用场景：
  • 👁️ 计算机视觉（如用ImageNet预训练模型进行目标检测）
  • 🗣️ 自然语言处理（如BERT等语言模型的微调）
  • 🎵 语音识别（跨语言语音模型迁移）
• 优势：
  • 📈 提升小数据场景下的模型性能
  • ⏱️ 缩短训练时间，降低资源消耗

🧠 技术原理

1. 预训练阶段：在大规模数据集（如CIFAR-10、Wikipedia）上训练通用模型
2. 迁移阶段：冻结部分层，针对目标任务进行微调（Fine-tuning）
3. 适配方法：
   • ✅ 特征提取（Feature Extraction）
   • ✅ 微调（Fine-tuning）
   • ✅ 模型压缩（Model Distillation）

📚 学习资源

• 迁移学习入门教程（含代码示例）
• 最新研究进展（关注ICML/NeurIPS论文）
• 📚 推荐阅读：《迁移学习：从理论到实践》（书籍详情)