Transfer learning（迁移学习）是一种机器学习技术，通过将一个任务学习到的特征应用到另一个相关任务上，从而减少对新任务的训练数据需求。在深度学习中，迁移学习通常用于以下场景：

  • 数据稀缺：当目标任务的数据量较少时，可以借助在大型数据集上预训练的模型来提高性能。
  • 计算资源有限：迁移学习可以减少模型训练所需的计算资源，特别是在移动设备和嵌入式系统中。

以下是一些关于迁移学习的要点：

  • 预训练模型：在公共数据集上预训练的模型，例如 ImageNet。
  • 特征提取：从预训练模型中提取有用的特征。
  • 微调：在目标数据集上对提取的特征进行微调。

应用场景

迁移学习在多个领域都有广泛应用，以下是一些例子：

  • 图像识别：在图像分类任务中使用预训练的卷积神经网络（CNN）。
  • 自然语言处理：使用预训练的语言模型进行文本分类、情感分析等。
  • 推荐系统：利用用户的历史行为数据，通过迁移学习来提高推荐质量。

快速入门

如果你对迁移学习感兴趣，以下是一些学习资源：

相关图片

预训练模型示例：

Pretrained Model

迁移学习应用：

Transfer Learning Application

希望这些信息能帮助你更好地理解迁移学习！