人工智能：解释什么是迁移学习，并讨论其在实际应用中的优缺点？

 什么是迁移学习？

迁移学习是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型被调整（微调）以适应一个新的但是相关的任务。这种方法的核心思想是利用在一个任务上学习到的知识来提高在另一个相关任务上的性能，而不是从头开始训练模型。

 代码层面的解释

在代码层面，迁移学习通常涉及以下步骤：

1. **加载预训练模型**：加载一个已经在大型数据集上训练好的模型，例如ImageNet上的CNN模型。
 

 ```python
   from tensorflow.keras.applications import VGG16
   base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
   ```

2. **冻结层**：冻结预训练模型的某些层，防止它们在新任务上训练时被更新。
 

  ```python
   for layer in base_model.layers:
       layer.trainable = False
   ```

3. **添加自定义层**：在预训练模型的顶部添加一些自定义层