什么是迁移学习？
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它允许将从一个任务中学习到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。这种方法的核心思想是利用已有的、通常在大规模数据集上训练好的模型，来解决新任务，尤其是当新任务的数据量稀缺或训练资源有限时。迁移学习通过重用预先学到的知识，不仅可以加速模型的训练过程，还能显著提升模型在新任务上的性能。
简单来说，迁移学习就像是“站在巨人的肩膀上”：我们不需要从零开始训练一个全新的模型，而是利用一个已经掌握某些通用技能的模型，根据新任务的需求进行调整或优化。
在卷积神经网络（CNN）中如何应用迁移学习？
在卷积神经网络（CNN）中，迁移学习的应用尤为广泛。这是因为CNN具有层级结构，能够从输入数据中学习从低级特征（如边缘、纹理）到高级特征（如物体形状、语义）的表示，而这些特征在不同的视觉任务中往往具有一定的通用性。以下是迁移学习在CNN中的几种常见应用方式及其实现步骤：