迁移学习

迁移学习是一种机器学习方法，它允许一个预训练的模型在新任务上进行微调。这种方法的核心思想是利用已有的知识来解决新的问题。例如，如果我们有一个在大量图片上训练过的图像分类器，那么我们可以将它应用到一个新的图像分类任务中，只需要对少量的新数据进行微调即可。这种方法可以节省大量的时间和计算资源，并且通常能够获得更好的性能。迁移学习已经被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。总之，迁移学习是一种强大的工具，它能够帮助我们更快地解决新的问题。