1.1 什么是迁移学习 (Transfer Learning)

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1.1 什么是迁移学习 (Transfer Learning) 1.1 什么是迁移学习 (Transfer Learning) 在机器学习领域，我们通常需要大量的标注数据来训练一个高性能的模型。然而，在许多实际应用中，获取如此庞大的、高质量的标注数据集往往是昂贵、耗时甚至不可能的。例如，在医学图像诊断中，对每张X光片进行疾病标注需要专业的医生耗费大量精力；在特定领域自然语言处理中，如法律文本分析，构建一个包含海量标注法律条款的语料库几乎是不现实的。正是在这种数据稀缺的背景下，迁移学习 (Transfer Learning) 应运而生，成为一种极具价值和潜力的机器学习范式。 1.1.1 迁移学习的核心思想迁移学习的核心思想是“举一反三”或“温故知新”。