迁移学习是深度学习中一种重要的技术，通过复用预训练模型的知识来加速新任务的学习过程。以下是核心内容梳理：
1. 基本概念 📚
- 定义：将已训练模型的参数或特征提取器迁移到新任务中，减少训练数据需求
- 核心思想："学习如何学习"（Learning to Learn）
- 典型场景：图像分类、目标检测、自然语言处理等
💡 图片：迁移学习流程图
2. 典型应用场景 ⚡
- 计算机视觉：
- 使用ImageNet预训练的CNN模型进行医疗影像分析
- 通过迁移学习提升小样本目标检测效果
- 自然语言处理：
- 基于BERT等预训练模型的文本分类任务
- 多语言模型的跨语言迁移（如英文→中文）
3. 实现步骤 🔍
- 选择预训练模型（如ResNet、EfficientNet）
- 冻结部分层防止参数随机扰动
- 替换输出层适配新任务
- 微调（Fine-tuning）
- 评估与部署
📌 本项目配套PyTorch迁移学习实战教程可直接运行代码示例
4. 优势与挑战 📈
| 优势 | 挑战 |
|---|---|
| 减少训练时间 | 需要选择合适的预训练模型 |
| 降低数据需求 | 可能出现过拟合风险 |
| 提升模型性能 | 领域差异可能导致效果下降 |
🧪 图片：迁移学习对比实验数据
5. 进阶学习建议 📚
- 深入理解特征提取与微调策略
- 探索自监督学习与迁移学习的结合
- 关注最新论文：2023年迁移学习进展
🔗 图片：迁移学习技术生态图