在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类.识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性.时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了. 什么是迁移学习? 迁移学习通俗来讲,就是运用已有的知识来学习新的知识,核心是找到已有知识和新知识之间的相似性,用成语来说就是举一反三.由于直接对目标域从头开始学习成本太高,我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识.比如,已经会下中国象棋,就可以类比着来