🎉 迁移学习实战教程

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域的一项重要技术，通过复用预训练模型的知识来加速新任务的训练过程。以下是核心要点：

📌 基本概念

• 定义：将已训练模型的参数或特征映射迁移到新任务中
• 应用场景：图像识别、自然语言处理、目标检测等
• 核心优势：
  • 减少数据需求 ✅
  • 缩短训练时间 ⏱️
  • 提升模型性能 📈

🧠 实现流程

1. 选择预训练模型（如ResNet、BERT）
2. 冻结部分层（防止权重被更新 ❄️）
3. 替换输出层以适配新任务 🔁
4. 使用新数据进行微调 🔄

📘 学习资源

• 迁移学习进阶教程（推荐深入阅读）
• PyTorch官方文档 - Transfer Learning

📷 相关示意图

通过迁移学习，我们可以像"借用他人智慧"一样提升自己的模型能力 🧩💡