深度学习是人工智能领域的重要分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。迁移学习则是在已有模型基础上，通过微调实现新任务的学习方法。两者结合能显著提升模型效率与性能！
🌐 核心概念
- 深度学习：使用多层神经网络（如CNN、RNN）提取数据特征
- 迁移学习：将预训练模型（如ResNet、BERT）参数迁移到新任务
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、目标检测等
📚 技术优势
| 优势 | 描述 |
|---|---|
| 降低训练成本 | 利用预训练模型避免从头训练 |
| 提升泛化能力 | 借助大规模数据集的特征学习 |
| 加快开发周期 | 模型结构可直接复用 |
🧠 拓展阅读
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🛠 常见挑战
- 数据分布差异导致的性能下降
- 模型结构适配性问题
- 知识蒸馏与参数优化技术
通过深度学习与迁移学习的结合，我们可以更高效地解决复杂问题！💡