面向高级用户的迁移学习解释

迁移学习是一种机器学习技术，其中一个为特定任务训练的模型被转移到另一个相关任务上。

其目标是重用已学到的特征和模式，以加速或改进新任务的训练。

通常使用预训练模型作为起点，随后对新任务进行微调（Fine-Tuning）。

当新任务的训练数据较少时，迁移学习尤为有用。

它应用于图像识别、语音处理或机器人等领域，这些领域中类似任务通常共享相似的特征。