2.1 迁移学习理论基础

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2.1 迁移学习理论基础第二章：模型微调的理论与实践 2.1 迁移学习理论基础在人工智能的浪潮中，深度学习技术取得了令人瞩目的成就，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，深度学习模型的训练往往需要海量标注数据和强大的计算资源，这在很多实际应用场景中是难以满足的。为了解决这一难题，迁移学习（Transfer Learning）应运而生，它如同机器学习领域的“借力打力”之术，允许我们将从一个任务或领域中学到的知识迁移到另一个相关但不同的任务或领域，从而显著降低对数据和计算资源的需求，并加速模型开发进程。本章节将深入探讨迁移学习的理论基础，为后续的模型微调与参数训练实践奠定坚实的理论根基。