迁移学习：提升机器学习效率的强大工具

迁移学习是一种机器学习技术，可以将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上。通常情况下，迁移学习是指在两个或多个相关领域之间共享知识。这样可以加快学习过程并提高准确性。例如，在图像分类任务中，可以使用在其他图像分类任务中学到的特征来提高新任务的准确性。迁移学习可以减少需要训练的数据量，提高训练速度，并且可以处理在新任务中不可用的特征。