1.4 迁移学习与Fine-tuning的关系与区别

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1.4 迁移学习与Fine-tuning的关系与区别 1.4 迁移学习与Fine-tuning的关系与区别在深度学习领域，迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）是两种极其强大且常用的技术，它们在解决数据稀缺、计算资源有限等问题时发挥着关键作用。尽管两者紧密相关，甚至在实践中常常交织使用，但它们在概念、目标和实现策略上存在着显著的区别。理解这些关系和区别对于有效地应用它们至关重要。 1.4.1 迁移学习的核心思想迁移学习的核心思想是将一个已经在一个任务（源任务）上训练好的模型或其学到的知识，应用到另一个相关但不同的任务（目标任务）上。这种“知识迁移”的理念源于人类学习的模式：当我们学习一项新技能时，往往会借鉴之前学到的相关经验。