迁移学习是机器学习领域的重要技术，通过复用已有模型的知识，显著降低新任务的训练成本。以下是实用教程的核心内容：

1. 迁移学习的核心概念

  • 预训练模型：在大规模数据集上训练的通用模型（如ResNet、BERT）
  • 特征提取：冻结底层参数，仅训练顶层分类器 📌
  • 微调（Fine-tuning）：对整个模型进行再训练，适应新任务 🔄
  • 迁移效率：通过少量标注数据达到高性能 📈
迁移_学习

2. 实战步骤

  1. 选择预训练模型：根据任务类型（CV/NLP）选取合适模型
  2. 替换输出层：调整最后一层以匹配新任务的类别数
  3. 冻结参数：保留预训练权重，仅训练新层（可选）
  4. 使用优化器：推荐AdamW，学习率设为1e-5
  5. 数据增强：在微调阶段加入数据增强技术提升泛化能力

3. 常见应用场景

  • 图像分类（如用ImageNet预训练模型识别医疗影像）
  • 文本生成（如基于BERT的对话系统开发）
  • 目标检测（如YOLO模型迁移至安防监控）
  • 领域自适应（如将自然语言模型迁移至法律文本分析）
模型_微调

4. 高效实践技巧

  • 使用混合精度训练（mixed_float16）加速计算 ⚡
  • 通过**torchvision.models**快速加载预训练模型 📦
  • 在训练过程中监控验证集损失防止过拟合 📊
  • 利用**transformers**库实现NLP任务迁移 📘

扩展阅读

如需深入理解迁移学习的理论基础，可参考：
迁移学习入门指南

GPU_加速

📌 提示：实际应用中需根据硬件条件选择合适的模型规模，推荐使用GPU进行加速训练。