什么是迁移学习？
迁移学习（Transfer Learning）是深度学习中的一种技术，通过将预训练模型的知识迁移到新任务中，显著提升模型性能。
核心应用场景
- 图像识别：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分类
- 医学影像分析：复用医学领域预训练模型优化诊断效率
- 自动驾驶：迁移感知模型到不同环境场景
实现步骤指南
- 选择预训练模型
推荐使用 PyTorch模型库 中的经典架构 - 冻结参数
保留底层特征提取层，冻结顶层分类层 - 微调模型
在自定义数据集上训练顶层网络 - 优化器选择
建议使用AdamW optimizer（学习率1e-5）
注意事项
- 数据预处理：确保输入数据与预训练数据分布一致
- 过拟合风险：可通过Dropout或正则化技术缓解
- 计算资源：建议使用GPU加速训练过程
- 模型评估：采用交叉验证确保泛化能力
延伸学习：迁移学习进阶技巧