迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它允许我们在一个新的任务上利用已经学习到的知识。这种方法在深度学习中尤为重要，因为它可以显著减少训练时间，提高模型的泛化能力。
迁移学习的优势
- 减少数据需求：不需要为每个新任务收集大量数据。
- 提高效率：利用已有模型的知识，快速适应新任务。
- 跨领域应用：在多个领域间共享模型。
迁移学习类型
- 基于特征迁移：将特征提取器从源域迁移到目标域。
- 基于模型迁移：直接迁移整个模型或模型的一部分。
迁移学习应用
- 计算机视觉：图像识别、目标检测。
- 自然语言处理：语言模型、机器翻译。
迁移学习应用示例
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迁移学习是机器学习领域的一个重要分支，其应用范围广泛。希望以上内容能帮助您更好地理解迁移学习。