一、迁移学习简介
迁移学习是指在一个模型（称为源模型）已经被训练完成后，将这个模型的一些参数或结构用于另一个模型（称为目标模型）的训练过程。迁移学习可以帮助提高模型的训练效率，减少训练所需的时间和资源。
迁移学习主要应用于两个模型之间有相似性的情况，比如源模型和目标模型都是图像分类模型，或者都是语音识别模型。
在迁移学习中，源模型的参数或结构可以通过以下两种方式用于目标模型的训练：
权重迁移：将源模型的参数复制到目标模型中，并在目标模型中继续训练。这种方法适用于源模型和目标模型的结构相似的情况。网络迁移：将源模型的网络结构作为目标模型的一部分，然后再在目标模型中继续训练。这种方法适用于源模型的网络结构比目标模型的网络结构更加复杂的情况。
迁移学习可以通过利用已有模型的经验来提高新模型的训练效率，并减少训练所需的时间