Transfer Learning，即迁移学习，是一种机器学习技术，它允许模型利用在特定任务上学习到的知识来解决另一个相关任务。这种技术特别适用于以下场景：
- 数据量有限
- 特定任务与已有任务相似
迁移学习优势
- 提高模型性能：利用已有模型的知识，可以快速提升新模型的性能。
- 节省时间和计算资源：无需从头开始训练，可以大大减少训练时间和计算资源。
- 泛化能力：迁移学习可以提高模型在不同任务上的泛化能力。
迁移学习应用
迁移学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割等。
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 语音识别：语音识别、语音合成等。
本站相关资源
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Transfer Learning 概念图
迁移学习应用图示