什么是迁移学习？

迁移学习是一种机器学习方法，通过将一个模型在一个任务中学到的知识迁移到另一个任务中，来提高后者的性能。在迁移学习中，源任务和目标任务通常不是完全相同的，但它们可能有一些相似之处。例如，一个模型可以在一个图像分类任务中学习到如何识别狗的图像，然后将这些知识应用到另一个图像分类任务中，例如识别猫的图像。通过这种方式，迁移学习可以帮助在新任务中提高模型的准确性和效率，同时减少需要标记的数据量。