Transfer Learning（迁移学习）是一种机器学习技术，它允许模型利用在特定任务上预训练的知识来解决新的、相关但不同的任务。这种技术尤其适用于那些数据集较小或者收集数据成本较高的场景。

基本概念

迁移学习通常涉及以下步骤：

  • 预训练模型：在一个大规模数据集上训练的模型，它已经学习到了一些通用的特征表示。
  • 微调：在新的任务上对预训练模型进行微调，以适应特定的任务需求。

应用场景

迁移学习在多个领域都有广泛应用，例如：

  • 计算机视觉：使用在ImageNet上预训练的模型来识别图像中的对象。
  • 自然语言处理：使用在大型文本语料库上预训练的语言模型来处理文本数据。

示例

以下是一个简单的例子，展示了如何使用迁移学习来识别猫和狗：

  1. 使用在ImageNet上预训练的ResNet模型作为基础模型。
  2. 在一个包含猫和狗图像的小型数据集上对ResNet模型进行微调。

扩展阅读

想要了解更多关于迁移学习的信息，可以阅读以下教程：


请注意，由于我是一个AI，无法直接提供图片URL，因此示例中的图片插入部分需要替换为实际的图片URL。