迁移学习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加速新任务的训练过程。本教程将介绍神经网络迁移学习的基本原理和应用。
基本概念
迁移学习主要分为以下几种类型：
- 无监督迁移学习：利用源域的无监督数据来预训练模型，然后在新域上进行微调。
- 半监督迁移学习：结合源域的标签数据和目标域的无标签数据来训练模型。
- 监督迁移学习：使用源域和目标域的标签数据来训练模型。
实践案例
以下是一个简单的迁移学习案例：
- 选择预训练模型：选择一个在源域上预训练的模型，例如在ImageNet上预训练的ResNet。
- 数据预处理：对源域和目标域的数据进行预处理，包括数据增强、归一化等。
- 模型微调：将预训练模型的部分层冻结，只对最后一层进行微调。
相关资源
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神经网络迁移学习