迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将一个领域或任务中学到的知识迁移到另一个相关领域或任务中，以提高新任务的学习效果或效率。它的主要思想是避免从头开始训练模型，特别是在目标任务上数据有限的情况下，利用预训练模型在相关任务上学到的特征、模式或参数进行微调或适应。

迁移学习的主要类型

1. 基于特征的迁移学习：

   • 通过在源任务上学习到的特征，直接应用或调整这些特征，使其适应目标任务。通过共享特征来减少目标任务的训练需求。

2. 基于模型参数的迁移学习：

   • 将源任务中训练好的模型参数迁移到目标任务上，可以通过微调（fine-tuning）的方式，使模型更适应目标任务的特性。常用于深度学习中的预训练模型。

3. 基于关系的迁移学习：

   • 学习源任务和目标任务之间的关系，并利用这些关系进行知识迁移，通常涉及图结构、推理等复杂场景。

4. 对抗迁移学习：

   • 通过对抗训练来消除源任务和目标任务之间的差异，帮助模型在目标任务上更好地泛化。主要用于跨域问题（domain adaptation）。

迁移学习的应用场景

• 自然语言处理：将在大规模文本语料上预训练的模型（如BERT、GPT）应用到具体的下游任务（如文本分类、情感分析等）。
• 计算机视觉：使用在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的卷积神经网络（CNN），并迁移到具体的图像分类、检测或分割任务上。
• 语音处理：从大量语音数据上预训练的模型迁移到更具体的语音识别或情感识别任务中。