迁移学习

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迁移学习(Transfer learning) 顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习（starting from scratch，tabula rasa）。

作者：刘诗昆 链接：https://www.zhihu.com/question/41979241/answer/123545914 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

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迁移学习的本质是适应（adaptation）。适应可以是适应一个任务、适应一种模态、适应一个领域、适应一种语言、适应一份新数据等。所谓“适应”，有两方面的内涵：一是只有已经能用的东西才能“适应”新东西，二是这个能用的东西需要在别的场景下发挥作用。