Transfer learning，即迁移学习，是一种机器学习方法，它允许我们利用在特定任务上训练好的模型来提高新任务的性能。这种方法特别适用于那些数据量有限的新任务。
什么是迁移学习？
迁移学习通过将一个模型在不同任务上学习到的知识迁移到另一个任务上，从而提高模型在新任务上的表现。它通常包括以下几个步骤：
- 源任务：选择一个在大量数据上预训练的模型。
- 迁移：将预训练模型的部分或全部参数迁移到新任务上。
- 微调：在新任务的数据集上对新模型进行微调。
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。
- 提高性能：利用预训练模型的知识，通常在新任务上也能取得不错的效果。
- 节省时间：无需从头开始训练模型。
一个简单的例子
假设我们有一个预训练的图像分类模型，它可以识别猫和狗。现在，我们想要使用这个模型来识别不同品种的猫和狗。我们可以将预训练模型的输出作为特征，然后使用一个小的分类器来识别不同的品种。
相关资源
更多关于迁移学习的知识，您可以阅读我们网站的《深度学习与迁移学习》教程。
图片展示
中心位置展示一只可爱的猫的图片。
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Cat/" alt="Cat"/></center>