迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，旨在利用先前已经训练好的模型或特征来解决新的、类似但并非完全相同的问题。这种方法可以帮助我们在数据量有限的情况下构建出更准确和高效的模型。在传统的机器学习中，我们通常从零开始训练一个模型，使其适应新的任务。然而，当面临着数据量有限或计算资源受限，无法从头开始培训大规模模型的情况下，迁移学习可以成为一种有效的替代方案。迁移学习的基本思想是利用解决一个问题所获得的知识，并将其应用于另一个相关问题。这通常是通过获取一个预先训练好的模型（例如ImageNet上训练的模型用于计算机视觉任务或BERT用于自然语言处理任务），然后在专门针对目标任务的较小数据集上微调该模型来实现的。借此，我们能够利用先前模型所学到的普遍特征，从而使用较少的数据就能训练出更准确的模型。使用迁移学习带来了几个优点：1. **提升性能**：迁移学习允许我们即使在数据量有限的情况下也能构建出更准确的模型。预先训练好的模型为我们提供了一个良好的起点，降低了过拟合风险，同时提高了整体性能。2. **快速训练时间**：由于在初次训练阶段已经做了大部分工作，因此微调预先训练好的模型通常需要较少的迭代次数和计算时间，与从零开始训练一个模型相比，需要的计算时间显著减少。3. **减少标注数据的需求**：借助迁移学习，我们可以使用未加标注的数据甚至仅有很少的标注数据就达到很好的结果。这可以节省手动标注所需的时间和精力。4. **易于超参数调优**：微调预先训练好的模型通常只需要调整几个关键参数，使得优化变得更容易，而训练一个从零开始训练的模型则必须考虑许多超参数。5. **跨域应用性**：迁移学习可以应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、语音识别和强化学习等。它让研究人员和实践者能够构建在既有知识之上，更快地创造创新解决方案。