高级迁移学习教程 🧠

迁移学习是机器学习领域的重要技术，尤其在深度学习中，通过复用预训练模型的知识，能显著提升小数据集任务的性能。以下是核心要点：

1. 核心概念

• 预训练模型：如ResNet_50、BERT等，已在大规模数据集上训练
• 微调（Fine-tuning）：在目标任务上调整模型参数
• 特征提取：冻结底层参数，仅训练顶层分类器
• 领域适应：将模型从源领域迁移到目标领域

2. 应用场景

• 图像分类（如image_classification_example）
• 自然语言处理（如text_summarization_case）
• 目标检测（如object_detection_scenario）
• 音乐生成（如music_generation_use_case）

3. 实践步骤

1. 选择预训练模型
2. 冻结部分层或全部层
3. 替换输出层以匹配任务
4. 使用小数据集进行微调
5. 评估与部署

4. 注意事项

• 避免过拟合：可添加正则化（overfitting_warning）
• 数据增强：提高模型泛化能力（data_augmentation_tips）
• 模型压缩：优化推理速度（model_compression_guide）

如需进一步学习迁移学习基础，可访问 /learn/tutorials/transfer_learning。