迁移学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过利用已有的模型或知识来加速新任务的训练过程。这种方式在处理复杂任务时，可以显著减少训练时间和计算资源。
什么是迁移学习？
迁移学习（Transfer Learning）的核心思想是将一个任务学习到的特征用于解决另一个相关任务。通常情况下，将已训练好的模型应用于新任务，可以避免从头开始训练，从而提高效率。
迁移学习的应用
迁移学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 计算机视觉：使用预训练的图像识别模型来识别新的图像。
- 自然语言处理：利用预训练的语言模型来处理新的文本任务。
- 推荐系统：将一个领域的推荐模型应用于另一个领域。
迁移学习的关键步骤
- 选择合适的预训练模型：选择一个与你的任务相关的预训练模型。
- 微调：在预训练模型的基础上，针对新任务进行微调。
- 评估和优化：评估模型性能，并进行优化。
相关资源
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