人工智能技术基础系列之：迁移学习_迁移学习是用于解决()场景下人工智能技术方案

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

迁移学习(Transfer Learning)是在多个任务之间进行知识转移的机器学习方法。它通常用于解决新任务的低样本学习问题。在深度学习模型中，深层神经网络可以从预训练模型中学习到通用的特征表示，并提升泛化能力。但是在现实生活中往往存在着各种各样的场景，不同任务的数据分布、数据量都不一样，因此如何利用这些已有的模型参数，来适应新的任务，就是迁移学习的研究重点和难点。

2.核心概念与联系

迁移学习主要包括以下四个核心概念：

• 任务相关性（Task Correlation）：迁移学习的第一步是要确定两个任务之间的相关性，即源域和目标域之间的差异性，这个差异性越小，迁移学习效果越好。
• 模型选择（Model Selection）：迁移学习需要根据不同领域的数据分布，选择合适的源模型，或者说学习任务。
• 特征提取（Feature Extraction）：在源域和目标域之间可能存在相同但不同的数据分布，所以需要对源模型的输出进行适当的调整。
• 微调（Fine Tuning）：迁移学习过程中，还可以通过微调（fine tuning）的方式，进一步优化模型的性能。微调是在源模型已经预先训练好的基础上，再基于特定于目标域的数据集进行微调，来提升模型在新任务上的性能。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解