Transfer learning，迁移学习，是一种机器学习方法，通过将已在一个或多个数据集上训练好的模型应用于新的任务上，以加速新任务的训练过程。这种方法在深度学习中尤为常见。
应用场景
- 图像识别：在图像识别任务中，迁移学习可以帮助模型快速识别不同领域的图像，如医学图像、卫星图像等。
- 自然语言处理：在自然语言处理领域，迁移学习可以应用于文本分类、机器翻译等任务。
- 推荐系统：在推荐系统中，迁移学习可以帮助系统快速适应新的用户偏好。
常见方法
- 特征提取：通过提取已训练模型中的特征，并将其应用于新的任务。
- 微调：在已训练模型的基础上，针对新的任务进行少量训练。
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