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原创 博客摘录「 深度学习之迁移学习：解锁跨领域学习的秘密」2024年11月5日

迁移学习的方法1、特征迁移（1）、预训练模型：使用在大型数据集上预训练的模型（如ImageNet上的ResNet、BERT等），并将其作为目标任务的基础。（2）、微调（Fine-tuning：在源任务上训练一个模型，然后在目标任务上对整个模型或部分层进行微调。2、参数迁移（1）、共享参数：在多个任务之间共享部分模型参数，利用参数之间的相关性。3、模型迁移（1）、直接迁移：直接将源任务的模型应用于目标任务。（2）、模型架构迁移：将源任务的模型架构应用到目标任务中。