作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习的一个重要研究方向。迁移学习旨在利用已有的知识或技能对新的任务进行快速地学习，从而避免重新训练一个神经网络。它可以帮助模型解决一些类似于新任务的旧问题，有效提升模型的泛化性能。
迁移学习一般分为以下四种类型：
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特征抽取（Feature Extraction）
通过基于目标领域的知识、模型或者超参数等，提取特定层的特征信息作为输入到新的任务上去。 -
微调（Finetuning）
基于预训练好的模型或者权重文件，直接fine tune（微调）到新的任务上。 -
注意力机制（Attention Mechanism）
将注意力机制引入到模型中，让模型更关注不同层之间的关联关系，从而达到特征的融合目的。 -
混合策略（Hybrid Strategies）
结合以上几种方法的策略。
2.背景介绍
深度学习的火热带动了图像、语音、文本、视频等多媒体数据的爆炸式增长。这些数据量的增加，带来的一个显著影响就是模型的训练时间越来越长，这也间接地促使了人们开始探索更加高效的模型训练方法，例如迁移学习。
迁移学习是指利用已有的数据集训练好的模型，对新的数据集进行快速准确的预测或分类。对于分类任务来说，迁移学习通常可以减少类别数量过多的问题，同时可以提高模型的分类精度。对于预测任务来说，它可以利用已有的数据建立一种相似性映射，从而对新的数据进行快速的预测。
3.基本概念及术