转移学习（Transfer Learning）是深度学习中的一个重要概念，它允许我们利用在特定任务上预训练的模型来提高其他相关任务的性能。以下是一些关于转移学习的教程和资源。
转移学习基础
- 什么是转移学习？ 转移学习是一种利用预训练模型的知识来提高新任务性能的技术。
- 为何使用转移学习？ 可以减少训练时间，提高模型性能，尤其是在数据量有限的情况下。
实践教程
- 使用 TensorFlow 进行迁移学习
- 如何使用 TensorFlow 进行迁移学习
- 本文将介绍如何在 TensorFlow 中实现迁移学习。
资源链接
- TensorFlow 官方文档 - 迁移学习
- TensorFlow 官方提供的迁移学习教程。
图片示例
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通过以上内容，你可以更好地了解和掌握转移学习技术。希望这些教程能帮助你提升模型性能。