遷移學習（Transfer Learning）是一種機器學習技術，旨在將在一個任務上學到的知識或模型遷移到另一個相關任務上，以提高新任務的性能。遷移學習的核心思想是通過利用源領域（source domain）的知識來改善目標領域（target domain）的學習任務。

遷移學習的優勢在于可以充分利用已有的數據和模型，從而在目標任務上減少數據需求，加快模型收斂速度，并提高模型的泛化能力。遷移學習在許多應用領域都表現出色，尤其是在數據稀缺、樣本不平衡、高維數據等情況下特別有效。

遷移學習可以分為以下幾種主要類型：

特征遷移：在源領域上訓練的模型的特征表示，可以用于目標領域的任務。通常通過凍結前幾層的權重或者僅使用某些層的特征表示，然后在目標領域上重新訓練一些層。

模型遷移：將源領域上訓練的模型遷移到目標領域上，可以是整個模型或部分模型。在某些情況下，可以進行微調（fine-tuning）以適應目標任務。

知識遷移：將源領域的知識，如權重、參數、模型結構等，應用到目標領域。例如，使用預訓練的語言模型來提取文本特征。

領域自適應：通過在源領域和目標領域之間進行領域適應，從而提高模型在目標領域上的性能。

遷移學習的步驟通常包括：

選擇源領域和目標領域：確定要從源領域遷移到目標領域的任務。

選擇遷移策略：確定如何使用源領域的知識，如選擇特征、模型或知識。

調整模型：在目標領域上微調模型或重新訓練部分模型，以適應目標任務。

評估和調整：在目標領域上進行評估，根據性能調整遷移策略，如調整特征選擇、層級微調等。