Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习技术，通过将一个预训练模型重新用于相关但不同的任务，并进行微调以适应新问题。该技术旨在利用预训练模型已学到的知识，减少新任务所需的训练数据量，提高模型的泛化能力和效率。迁移学习在数据有限或新任务与原任务相似时尤为有效，能够显著提升模型性能和开发速度。