【什么是迁移学习】迁移学习是一种机器学习方法，旨在利用一个领域或任务中已获得的知识，来帮助另一个相关但不同的领域或任务的学习过程。它通过将从源任务中学到的模型参数或特征表示迁移到目标任务中，从而提高目标任务的学习效率和性能，尤其是在目标任务数据较少的情况下。
迁移学习的核心思想是“学以致用”。在实际应用中，我们常常面临数据不足的问题，而迁移学习可以帮助我们在已有知识的基础上，快速适应新的任务。例如，在图像识别中，一个在大规模数据集上训练好的模型可以被用来提升小规模数据集上的分类效果。
迁移学习广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域。根据迁移方式的不同，可以分为基于实例的迁移、基于特征的迁移、基于模型的迁移以及基于领域适应的迁移等类型。
迁移学习关键要素对比表
| 项目 | 描述 |
| 定义 | 利用一个任务的知识来提升另一个任务的学习效果 |
| 适用场景 | 目标任务数据少、训练成本高、任务相似性高 |
| 核心思想 | 将源任务学到的特征或模型迁移到目标任务 |
| 主要类型 | 基于实例、基于特征、基于模型、基于领域适应 |
| 优点 | 提高模型泛化能力、减少训练时间、降低数据依赖 |
| 缺点 | 若源任务与目标任务差异过大，可能导致性能下降 |
| 应用场景 | 图像识别、自然语言处理、医疗诊断、推荐系统等 |
| 常用算法 | Fine-tuning（微调）、Domain Adaptation（领域自适应） |
通过合理使用迁移学习，可以在资源有限的情况下实现更高效、更准确的模型训练，是当前人工智能研究和应用中的重要方向之一。