什么是迁移学习？
迁移学习是一种通过将已训练模型的知识迁移到新任务中的机器学习方法。
在深度学习领域，它能显著减少数据需求与训练时间，例如：
✅ 图像分类：使用预训练的CNN模型（如ResNet）进行目标检测
✅ 自然语言处理：基于BERT等语言模型进行文本生成
✅ 目标检测：通过YOLO等模型快速适配新场景
迁移学习的核心步骤
选择预训练模型
（如VGG、EfficientNet等）
点击查看模型对比图冻结底层参数
保留特征提取层，仅训练顶层分类器微调（Fine-Tuning）
在新数据集上继续训练整个模型应用领域适配
例如：- 计算机视觉：
Image_Classification_ - NLP：
Text_Summarization_ - 音频处理：
Speech_Recognition_
- 计算机视觉：
迁移学习的优势
- 🔍 减少数据标注成本
- ⏱️ 加速模型收敛速度
- 📈 提升小样本场景性能
- 🔄 避免从头训练的资源浪费