🧠 迁移学习教程：深度学习中的知识复用艺术 📚

什么是迁移学习？

迁移学习是通过将已训练模型的知识迁移到新任务中的技术，常用于解决数据稀缺问题。例如：

• 使用ImageNet预训练的CNN模型进行目标检测
• 用BERT语言模型进行文本分类
• 通过预训练的语音模型进行语音识别

迁移学习的核心步骤

1. 选择预训练模型
   从模型库中挑选适合的模型（如ResNet、VGG、EfficientNet）

2. 冻结底层参数
   保留预训练特征提取层，冻结其权重
   ✅ 适用于特征提取任务

3. 微调顶层网络
   在新任务数据集上重新训练分类层
   📈 可提升模型性能

4. 迁移学习技巧

   • 数据增强（数据增强教程）
   • 知识蒸馏
   • 领域自适应

迁移学习的应用场景

• 计算机视觉
  使用预训练图像模型进行医学影像分析

• 自然语言处理
  借助语言模型迁移完成低资源语种处理

• 语音识别
  通过语音模型迁移实现方言识别

迁移学习的注意事项

⚠️ 需要避免的常见误区：

• 直接使用预训练模型参数而不进行调整
• 忽略数据分布差异导致的性能下降
• 过度依赖迁移学习而缺乏创新

💡 建议参考：

• 迁移学习最佳实践
• 模型评估指南

迁移学习的未来

🚀 随着大模型的发展，迁移学习正在向：

• 多模态迁移
• 自监督预训练
• 小样本学习

演进。建议关注最新研究动态获取前沿信息