🧠 迁移学习实践指南 🏛️

什么是迁移学习？

迁移学习（Transfer Learning）是深度学习中一种利用已有模型知识解决新任务的技术。通过将预训练模型的权重迁移到新任务，可以显著减少训练时间和数据需求。

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迁移学习的核心步骤

1. 选择预训练模型
   • 如ImageNet上的ResNet、BERT等
        👣 例如：PyTorch模型库 提供了多种经典模型
2. 冻结部分层
   • 保留底层特征提取器，微调顶层
3. 自定义输出层
   • 根据新任务调整神经元数量
4. 微调（Fine-tuning) 🔄
   • 使用新数据集进行参数优化

🚀 应用场景

• 图像分类：使用预训练CNN模型
• 自然语言处理：基于BERT的文本生成
• 医疗影像分析：迁移学习在CT扫描中的应用

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📚 扩展阅读

• 深度学习基础概念
• 迁移学习进阶技巧
• 实战案例：图像风格迁移

⚠️ 高级注意事项

• 数据增强（Data Augmentation）对迁移学习效果至关重要
     👁️ 数据增强技术详解
• 模型蒸馏（Model Distillation）可提升迁移效率
• 跨领域迁移需注意特征分布差异 📉

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