什么是迁移学习（新手必看）

迁移学习是一种机器学习方法，通过将一个领域或任务中学到的知识应用到不同但相关的领域或任务，减少对目标领域大量标注数据的依赖，提高模型的训练效率和性能。

迁移学习的核心思想是利用已有的模型能力，将预训练的知识迁移到新的场景中，从而加速学习过程。

迁移学习中的跨领域知识迁移示意图如下图所示：


在不同领域中，虽然任务表面形式不同，但共享的特征或技能可以作为知识迁移的基础。通过迁移学习模型，将原任务中学到的特征（如棋类策略、乐器技能或交通工具操控经验）应用于新任务中，从而快速适应目标领域需求，显著降低训练数据和时间的需求。

迁移学习技术广泛应用于领域适配、多任务学习和资源受限场景的模型优化。

迁移学习旨在解决传统机器学习和深度学习中“数据与任务孤岛”的问题。通过在原任务中学习的知识，迁移学习能够提升目标任务的表现，同时减少重新学习的重复性工作。

迁移学习具有以下几个特点：

• 知识复用：迁移学习通过复用原任务的模型参数和结构，减少目标任务的训练复杂度，尤其在数据有限的情况下表现更加出色。
• 适应性强：迁移学习可以在原任务和目标任务之间存在较大差异的情况下，通过调整模型架构或优化策略，完成知识的有效迁移。
• 领域间桥接：迁移学习能够在不同领域或模态之间建立联系，例如从文本任务迁移到多模态任务的应用中，表现出显著的灵活性。

迁移学习的常用方法

1) 特征迁移

通过利用预训练模型的中间层特征，将这些特征作为目标任务的输入。例如，在图像分类任务中，可以使用预训练模型的卷积特征作为下游分类器的输入。

2) 微调方法

通过在预训练模型的基础上，对部分参数或全部参数进行调整，使模型能够更好地适应目标任务。常见的微调方法包括冻结部分层参数或对全模型进行联合优化。

3) 参数共享

通过在多任务或多领域间共享模型参数，学习跨任务的通用表示。例如，基于Transformer的大模型通常能够在不同任务之间实现高效的参数共享。

4) 迁移学习中的自监督预训练

自监督学习通过设计代理任务，在无标签数据上进行预训练，然后将学到的特征迁移到目标任务中，广泛用于文本、图像等领域。

迁移学习通过复用已有知识，大幅度降低模型开发的时间成本和资源需求，已经成为现代人工智能技术的关键组成部分。