文档摘要

8.1 迁移学习 8.1 迁移学习 迁移学习（Transfer Learning）是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是将一个已经在一个任务上训练好的模型（源模型）的知识迁移到另一个相关但不同的任务（目标任务）上。这种方法尤其适用于目标任务数据量较少，或者从头开始训练模型成本过高的情况。它利用了不同任务之间可能存在的共享特征或模式，从而加速模型训练、提高模型性能，并降低对大量标注数据的依赖。 8.1. 会员。《8.1 迁移学习》收录于灏天文库文集《模型训练与调参指南：提高模型性能的秘诀》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22252。

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